Behörighetskrav

• Kandidat- eller högskoleingenjörsexamen (minst 180 högskolepoäng) inom datavetenskap eller relaterade områden som datateknik, data- och informationsvetenskap, programvaruteknik, informatik, telekommunikation eller elektroteknik.
• Minst 15 hp i programmering.
• Motsvarande engelska 6

Fördjupningsnivå i förhållande till examensfordringarna

Kursen ingår i programmet Datavetenskap: Internet of Things, masterprogram, och kan ingå i Masterexamen i datavetenskap (120 hp).

Innehåll

• Sensorer, aktuatorer och trådlösa sensornätverk

• Mikroprocessorteknik för IoT-enheter (edge computing)

• Relevant nätverks- och kommunikationsteknik, som WiFi, ZigBee och Bluetooth

• Säkerhetsrisker kopplade till IoT

• Integritetsfrågor i samband med IoT

• Mobila system för IoT

• Plattformar och molnbaserade lösningar för IoT

• Service design för IoT

• Viktiga tillämpningsområden för IoT, som "smarta hem", "smarta städer", "mobil hälsa" och "industri 4.0" och deras relation till de globala målen för hållbar utveckling.

Lärandemål

Kunskap och förståelse

För godkänd kurs ska studenten kunna:

1. beskriva centrala teknologier för IoT och tillämpningar av IoT i olika typer av tjänster

2. beskriva säkerhetsriskerna inom IoT

3. beskriva integritetsrisker inom IoT

Färdighet och förmåga

För godkänd kurs ska studenten kunna:

4. utveckla enklare IoT-baserade tjänster

5. analysera IoT-baserade tjänster inom olika tillämpningsområden utifrån både tekniska och hållbarhetsperspektiv

Värderingsförmåga och förhållningssätt

För godkänd kurs ska studenten kunna:

6. kritiskt diskutera för- och nackdelar med IoT för olika typer av tjänster

7. kritiskt diskutera för- och nackdelar med olika teknikval i IoT-tillämpningar

Arbetsformer

Föreläsningar, laborationer, ett projektarbete med handledning och individuella studier.

Bedömningsformer

För godkänd kurs (A-E) krävs att alla delar har slutförts och åtminstone fått betyget E eller G.

• Godkänt laborativt arbete (5 hp) – Lärandemål 4
• Godkänd skriftlig tentamen (4 hp) – Lärandemål 1, 2, 3, 5, 6 & 7
• Godkänt projekt med reflektion (6 hp) – Lärandemål 5, 6 & 7

Slutbetyget baseras på kriterier i en bedömningsmatris vilken tillhandahålls av kursansvarig lärare.

Laborativt arbete bedöms med UG medan skriftlig tentamen och projekt med reflektion bedöms med A-U.

Kurslitteratur

• Tsiatsis.V, Stamatis Karnouskos, Jan Holler, David Boyle, Catherine Mulligan (2018). Internet of Things, 2nd Edition, Technologies and Applications for a New Age of Intelligence. Academic Press

Referenslitteratur:

• Kurniawan, Agus (2021). IoT Projects with Arduino Nano 33 BLE Sense: Step-By-Step Projects for Beginners. Apres.
• Vetenskapliga artiklar som tillhandahålls av kursansvarig läraren under kursens gång.

Kursvärdering

Högskolan ger studenter som deltar i eller har avslutat en kurs en möjlighet att framföra sina erfarenheter av och synpunkter på kursen genom en kursvärdering som anordnas av högskolan. Högskolan sammanställer kursvärderingarna samt informerar om resultaten och eventuella beslut om åtgärder som föranleds av kursvärderingarna. Resultaten ska hållas tillgängligaför studenterna. (HF 1:14).

Övergångsbestämmelser

Om en kurs inte längre ges eller har genomgått större ändringar ska studenterna, under ett år efter det att förändringen skett, erbjudas två tillfällen för omprov baserade på den kursplan som gällde vid registreringen.

Övrigt

Om en student har beslut om riktat pedagogiskt stöd, har examinator rätt att ge ett anpassat prov eller låta studenten genomföra prov på ett alternativt sätt.