Detail předmětu

Principy a návrh IoT systémů

FIT-TOIAk. rok: 2024/2025

Předmět reflektuje moderní trendy v oblasti získávání a zpracování dat ze senzorů. V rámci přednášek se studenti seznámí s: možnostmi získávání dat ze senzorů, fúzí dat z více senzorů, přenosem dat ze senzorických modulů, tématy analýzy dat v IoT systémech (data mining, klasifikace, algoritmy pro podporu rozhodování), řízením spotřeby senzorických modulů, komunikací v IoT systémech, návrhem a realizací IoT systémů. V rámci praktické části (projektu) si studenti projdou všemi fázemi vývoje jednoduchého IoT systému od fáze návrhu až k realizaci funkčního systému.

Podmínky zápočtu

Pro získání zápočtu musí student získat nejméně 15 bodů za projekt a test v průběhu semestru.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

Garant předmětu

doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav inteligentních systémů (UITS)

Vstupní znalosti

Vyžadováno platné školení z Vyhlášky č. 50

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

  1. Půlsemestrální písemný test
  2. Účast a aktivní práce v laboratořích + cvičeních
  3. 2 projekty (získání alespoň 2 bodů z prvního projektu, 3 bodů z druhého projektu)
  4. Závěrečná písemná zkouška - 55 bodů, minimálně však 20 bodů.


V případě zmeškání HW laboratoří je možné je nahradit do doby než bude laboratoř přichystána na další laboratnorní cvičení. Informujte neprodleně vedoucího laboratoří či garanta kurzu.

Učební cíle

V rámci kurzu se studenti seznámí s možnostmi digitalizace fyzikálních jevů světa, analýzou dat ze snímačů pro potřeby rozhodování a se základními koncepty IoT systémů. Cílem je studenty naučit nezbytné znalosti z oblasti IT pro návrh a realizaci IoT systémů.
Student absolvováním kurzů pochopí, jak fungují a z čeho se skládají IoT systémy. Získané vědomosti pak může využít k implementaci vlastního IoT systému založeného na senzorických modulech, komunikační prostředcích, cloudu, popř. aktuátorech. Mezi cenné získané znalosti můžeme zařadit zpracování a analýzu dat pro účely řízení či rozhodování.

Základní literatura

DUNNING, Ted; FRIEDMAN, B. Ellen. Time Series Databases: New Ways to Store and Access Data. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2014.
LEA, Perry. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security. Packt Publishing Ltd, 2018.
OLENEWA, Jorge. Guide to wireless communications. Cengage Learning, 2013.
SERPANOS, Dimitrios; WOLF, Marilyn. Internet-of-Things (IoT) Systems: Architectures, Algorithms, Methodologies. Springer, 2017.

Doporučená literatura

ABU-ELKHEIR, Mervat; HAYAJNEH, Mohammad; ALI, Najah. Data management for the internet of things: Design primitives and solution. Sensors, 2013, 13.11: 15582-15612.
ALIOTO, Massimo (ed.). Enabling the Internet of Things: From Integrated Circuits to Integrated Systems. Springer, 2017.
CHOU, Timothy. Precision-Principles, Practices and Solutions for the Internet of Things. McGraw-Hill Education, 2017.
SAUTER, Martin. From GSM to LTE-advanced Pro and 5G: An introduction to mobile networks and mobile broadband. John Wiley & Sons, 2017.

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NGRI , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NADE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISD , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAT , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NISY do 2020/21 , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NNET , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NMAL , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NCPS , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NHPC , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVER , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NIDE , 0 ročník, letní semestr, povinný
    specializace NISY , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NEMB do 2023/24 , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSPE , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NEMB , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NBIO , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NSEN , 0 ročník, letní semestr, volitelný
    specializace NVIZ , 0 ročník, letní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D.
Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D.
Ing. Martin Sakin

Osnova

  1. Úvod do IoT (Co je to IoT?, shrnutí dostupných senzorů, komunikace na úrovni přenosu dat ze senzoru).
  2. Prvky IoT systému (věci, síť, cloud, aktuátory,..).
  3. Komunikační rozhraní používaná v IoT systémech (bezlicenční pásmo 2,4 GHz, bezlicenční pásma 433 MHz a 868 MHz, proprietární NarrowBand technologie).
  4. Přenosové protokoly internetu věcí (protokoly typu Request-Response, protokoly typu Publish-Subscribe a další).
  5. Návrh IoT systému I. (architektura IoT systémů).
  6. Návrh IoT systému II. (spotřeba senzorických a komunikačních modulů, návrh nízkoenergetických IoT systémů).
  7. Časové řady.
  8. Data management a analýza dat v IoT systémech (data management v centralizovaných a distribuovaných systémech, algoritmy pro klasifikaci a redukci dat)
  9. Vizualizace dat a služby (datové struktury, vizualizace dat, služby pro podporu IoT).
  10. Mobilní technologie v IoT systémech.
  11. Biometrické senzory (biometrické senzory používané pro autentizaci v IoT systémech, vývoj moderních senzorických systémů pro biometrii).
  12. IoT v praxi (průmyslový partner).
  13. Smart city, Intelligent home.

Laboratorní cvičení

8 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D.
Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D.
Ing. Štěpán Rydlo

Osnova

  1. Zprovoznění IoT zařízení.
  2. Agregace dat z více senzorů.
  3. Data mining v IoT systémech.
  4. Biometrická autentizace v IoT systémech.

Projekt

18 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D.
Ing. Štěpán Rydlo

Osnova

  1. Vytvoření senzorického modulu.
  2. Analýza dat z IoT systému.

Elearning

eLearning: aktuální otevřený kurz