Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Psikoloji | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| School/Faculty/Institute | Faculty of Engineering | ||||
| Course Code | COMP 468 | ||||
| Course Title in English | Introduction to Internet of Things | ||||
| Course Title in Turkish | Nesnelerin İnternetine Giriş | ||||
| Language of Instruction | EN | ||||
| Type of Course | Flipped Classroom | ||||
| Level of Course | Advanced | ||||
| Semester | Spring | ||||
| Contact Hours per Week |
|
||||
| Estimated Student Workload | 144 hours per semester | ||||
| Number of Credits | 6 ECTS | ||||
| Grading Mode | Standard Letter Grade | ||||
| Pre-requisites | None | ||||
| Expected Prior Knowledge | None | ||||
| Co-requisites | None | ||||
| Registration Restrictions | Only Undergraduate Students | ||||
| Overall Educational Objective | To learn and design the different aspects of the IoT, including end devices, connectivity, programming, and security and privacy implications, cloud structure and big data analysis. | ||||
| Course Description | This course is about to design IoT-related functions. In the course, we will discuss IoT concepts, and we will examine all the components of an IoT structure, including the ‘things’ that make up the Internet of Things, the connectivity between the things, cloud structure, and the added values. We will also examine cybersecurity and privacy issues, and highlight how IoT can optimize processes and improve efficiencies in your business. | ||||
| Course Description in Turkish | Nesnelerin İnterneti (IoT) hızlı bir şekilde genişliyor ve IoT’nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve iş geliştirme gücünü nasıl kullanabileceğinin anlaşılması giderek önem kazanıyor. Bu ders, öğrencilerin IoT projeleri dizayn edebilmesini sağlayacaktır. Derste IoT ile ilgili kavramları inceleyeceğiz. Bu bileşenlerin nasıl birbirine bağlandıkları, nasıl iletişim kurdukları ve üretilen verilere katma değerlerinin nasıl olduğu da dahil olmak üzere Nesnelerin İnterneti'ni oluşturan olguları ele alacağız. Ayrıca, siber güvenlik ve gizlilik konularını da inceleyeceğiz ve IoT'nin işletmedeki süreçleri nasıl optimize edebileceğini ve verimliliği artırabileceğini vurgulayacağız. |
Course Learning Outcomes and CompetencesUpon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:1) identify basic IoT design considerations and generate IoT basic designs; 2) compare different IoT connectivity systems, and design the basic network 3) implement software solutions and Big Data architectures for IoT designs 4) produce a complete and complex IoT prototype concept design 5) present the IoT prototype work in front of the audience |
| Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | |||||
| 2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | |||||
| 3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | |||||
| 4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | |||||
| 5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | |||||
| 6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | |||||
| 7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | |||||
| 8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | |||||
| 9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | |||||
| 10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | |||||
| 11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | |||||
| 12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | |||||
| 13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. |
Relation to Program Outcomes and Competences
| N None | S Supportive | H Highly Related |
| Program Outcomes and Competences | Level | Assessed by | |
| 1) | Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. | N | |
| 2) | Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 3) | Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. | H | Exam,HW,Participation |
| 4) | Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. | N | |
| 5) | Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. | N | |
| 6) | Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. | N | |
| 7) | Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. | N | |
| 8) | Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. | N | |
| 9) | Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. | S | Participation |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. | S | HW,Participation |
| 11) | Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. | N | |
| 12) | Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. | S | Exam,HW |
| 13) | Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. | H | Exam,HW |
| Prepared by and Date | İLKER BEKMEZCİ , April 2021 |
| Course Coordinator | İLKER BEKMEZCİ |
| Semester | Spring |
| Name of Instructor | Prof. Dr. İLKER BEKMEZCİ |
Course Contents
| Hafta | Konu |
| 1) | Introduction |
| 2) | Basic IoT Design Considerations and Strategies |
| 3) | Review of Basic Network Concepts |
| 4) | Wireless Communication |
| 5) | Sensor Tech/Embedded Systems and Software |
| 6) | Connectivity in IoT |
| 7) | Cloud and Big Data |
| 8) | Security in IoT |
| 9) | Prototyping |
| 10) | Home net IoT, Structural health IoT |
| 11) | Industrial IoT , Connected Vehicles |
| 12) | Smart City, Smart Buildings |
| 13) | Smart City, Smart Buildings |
| 14) | Military Applications/Advanced wireless sensor networks |
| 15) | Final Exam/Project/Presentation Period |
| 16) | Final Exam/Project/Presentation Period |
| Required/Recommended Readings | Internet of Things and Data Analytics Handbook, Hwaiyu Geng, Wiley Press, 1st Edition, 2017 Recommended: Internet of Things A to Z Technologies and Applications, Wiley Press, 2018. | ||||||||||||||||||
| Teaching Methods | Lectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique | ||||||||||||||||||
| Homework and Projects | A whole stack IoT project design (sensors, microprocessors, gateways, clouds and big data analysis) | ||||||||||||||||||
| Laboratory Work | |||||||||||||||||||
| Computer Use | Project and lectures | ||||||||||||||||||
| Other Activities | Readings | ||||||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
| Course Administration |
bekmezcii@mef.edu.tr A523 Prof. Dr. İlker Bekmezci Instructor’s office: A523 office hours: - email address: bekmezcii@mef.edu.tr Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given. Missing a final: Faculty regulations. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations. Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Regulations. |
||||||||||||||||||
ECTS Student Workload Estimation
| Activity | No/Weeks | Hours | Calculation | ||||
| No/Weeks per Semester | Preparing for the Activity | Spent in the Activity Itself | Completing the Activity Requirements | ||||
| Ders Saati | 14 | 1 | 3 | 1 | 70 | ||
| Sunum / Seminer | 1 | 5 | 1 | 1 | 7 | ||
| Proje | 12 | 1 | 3 | 1 | 60 | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 5 | 1 | 1 | 7 | ||
| Total Workload | 144 | ||||||
| Total Workload/25 | 5.8 | ||||||
| ECTS | 6 | ||||||