| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Nesnelerin İnterneti | CENG 483 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. "Nesnelerin İnterneti" teriminin farklı bağlamlarda tanımını ve kullanımını açıklayabilmek |
| 2. IoT katmanları arasında ayrım yapabilmek ve her katmanda kullanılan temel teknolojilere ve protokollere aşina olmak |
| 3. Prototipleme, programlama ve veri analizi içeren eksiksiz, çalışan bir IoT sistemi oluşturabilmek ve test edebilmek |
| 4. Tipik bir IoT sisteminde büyük veri, bulut bilişim ve veri analitiğinin rolünü anlayabilmek |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu ders, öğrencilere Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemleri kurmak için gerekli bilgi ve becerileri kazandırmak üzere tasarlanmıştır. Eğitim boyunca IoT yığınının farklı seviyelerinde kullanılan temel teknolojiler ve bunların eksiksiz IoT sistemleri oluşturmak için nasıl entegre edildikleri incelenerek bir sistem mühendisliği yaklaşımı benimsenmektedir. Eğitim sırasında farklı tedarikçilerden çeşitli cihazlar, platformlar ve yazılım araçları tanıtılacaktır.
|
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | IoT tanımları: genel bakış, uygulamalar, potansiyeller ve zorluklar |
| 2 | IoT ağ mimarisi ve tasarımı |
| 3 | Akıllı nesneler |
| 4 | Akıllı nesneleri bağlamak |
| 5 | IoT için veri erişimi ve dağıtık işleme |
| 6 | IoT için veri ve analiz |
| 7 | Bulut ve IoT entegrasyonu |
| 8 | IoT için makine öğrenmesi |
| 9 | IoT için dağıtık yapay zeka |
| 10 | IoT güvenliği |
| 11 | Kişisel ve ev kullanımı için IoT |
| 12 | Endüstriyel IoT için yapay zeka |
| 13 | Akıllı şehir IoT için yapay zeka |
| 14 | Proje sunumları |
| |
| Kaynaklar: |
| Amita Kapoor. Hands-On Artificial Intelligence for IoT: Expert machine learning and deep learning techniques for developing smarter IoT systems. Packt Publishing. 2019. ISBN: 1788836065.
Maciej Kranz. Building the Internet of Things: Implement New Business Models, Disrupt Competitors, Transform Your Industry. Wiley. 2016. ISBN: 9781119285663. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| David Hanes, Gonzalo Salgueiro, Patrick Grossetete, Robert Barton, Jerome Henry. IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases for the Internet of Things. Cisco Press. 2017. ISBN: 978-1-58714-456-1. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Bu ders her hafta üç saatlik dersten oluşmaktadır. Her öğrenci, derse katılsın ya da katılmasın, tüm duyurulardan, ödevlerdeki değişikliklerden ve sınıfta verilen diğer bilgilerden sorumludur. Eğitmen, dönem boyunca ders programında gerekli gördüğü değişiklikleri duyurabilir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ödev | 4 | %10 |
| Ara sınav | 1 | %20 |
| Proje | 1 | %40 |
| Final Sınavı | 1 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |