Интелигентни сензорски мрежи

1.

Наслов на наставниот предмет

Интелигентни сензорски мрежи

Intelligent sensor networks

2.

Код

m23_s_047

3.

Студиска програма

Пресметување во облак, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Интелигентни системи, Компјутерски науки, Статистика и аналитика на податоци, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Статистика и аналитика на податоци, Софтверско инженерство, Еко-информатика, Интернет технологии и сајбер безбедност,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Летен

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

проф. д-р Ласко Баснарков ворн. проф. д-р Мирослав Мирчев

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):

По завршувањето на курсот се очекува студентот да има познавање на современите интелигентни сензорски мрежи и нивните разновидни апликации. Добро да ги познава методите за комуникација, рутирање, синхронизација, координација и локализација во мобилните сензорски мрежи. Да знае да дизајнира сензорски мрежи кои ќе бидат интелигентни од аспект на простор, податоци, групирање и контекст, како и да може да развива соодветен софтвер.

11.

Содржина на предметната програма:

Вовед во сензорски мрежи и нивните апликации. Архитектура, оперативни системи и програмирање на сензорски јазли. Комуникација, рутирање, синхронизација, локализација, координација, менаџирање на моќност и безбедност. Процесирање, агрегација и складирање на податоци од големи сензорски мрежи. Дистрибуирана детекција и естимација. Анализа на податоци и откривање на знаење од сензорски податоци. Мрежи и роеви од сензорско-роботски агенти. Алгоритми за пребарување на простор и координирано движење од мобилни агенти.

12.

Методи на учење:

Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

45 + 15 + 30 + 50 + 40 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

45 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

15 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

50 часови

16.2.

Самостојни задачи

30 часови

16.3.

Домашно учење

40 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

45 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

50 бодови

17.3.

Активности и учење

10 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

реализирани активности

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

механизам на интерна евалуација и анкети

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

22.2.

Дополнителна литература