Смарт-технології

Мета вивчення дисципліни полягає в опануванні базових знань і навичок розробки та програмування пристроїв, які використовують смарт-технології та технології Інтернету речей (IoT). У цьому контексті IoT-пристрої розглядаються, як комплекс технічних, інформаційних та програмних інструментів, що забезпечують вирішення широкого спектру завдань у різних сферах, таких як економіка, освіта, промисловість та інші.
Практичне значення та використання отриманих знань полягає у здобутті навичок, необхідних для створення, налаштування та впровадження розумних пристроїв і систем IoT, які автоматизують та оптимізують різноманітні процеси. Володіння цими знаннями дозволяє:
-    підвищувати ефективність у промисловості – розробляти IoT-рішення для моніторингу стану обладнання, прогнозування технічного обслуговування та управління виробничими процесами в режимі реального часу, що знижує витрати та мінімізує простої;
-    розвивати «розумні міста» – використовувати смарт-технології для управління освітленням, трафіком, екологічними показниками, а також для створення більш комфортних і безпечних міських умов;
-    автоматизувати побут і управління будівлями – створювати системи розумного дому, які регулюють освітлення, клімат-контроль, безпеку тощо, що підвищує рівень комфорту та енергоефективності;
-    впроваджувати IoT у медицині – застосовувати розумні пристрої для моніторингу стану здоров’я, дистанційного діагностування та контролю за лікуванням, що полегшує роботу медичних працівників та підвищує доступність медичних послуг;
-    розширювати можливості сільського господарства – створювати автоматизовані системи для моніторингу та оптимізації зрошення, аналізу ґрунту, прогнозування врожайності, що допомагає раціонально використовувати ресурси та підвищує продуктивність;
-    аналізувати великі обсяги даних – розробляти системи збору, обробки та аналізу даних з різних IoT-пристроїв для побудови точних моделей прогнозування та прийняття рішень.
Отримані знання дають можливість ефективно розробляти рішення для оптимізації процесів у багатьох галузях, а також створювати інноваційні продукти, які відповідають сучасним потребам та тенденціям технологічного розвитку.
 Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти

Лекційні заняття

Лекція 1 «Вступ у Смарт-технології: визначення, принципи, приклади».
Лекція 2 «Проблематика проєктування та реалізації систем класу ІоТ – Internet of Things (частина 1): основні поняття Інтернету речей. Компетенції розробника ІоТ. Історія виникнення й розвитку напрямку IoT. Основні області застосування. Ключові технологічні рішення.».
Лекція 3 «Проблематика проєктування та реалізації систем класу ІоТ – Internet of Things (частина 2): ринок виробників і користувачів рішень IoT. Відкриті проблеми в дизайні, реалізації й експлуатації систем «Інтернету речей».
Лекція 4 «Структура системи Інтернету речей та її основні складові частини. Хмари та платформи ІоТ».
Лекція 5 «Комутація між електронними простоями та мережею. Мікроконтролери – визначення, схожі та відмінні риси з мікропроцесорами. Основні складові частини, програмування. Критерії класифікації мікроконтролерів, сімейства мікроконтролерів. Принцип роботи МК на прикладі МК сімейства AVR».
Лекція 6 «Інтерфейси зв’язку та протоколи передачі даних».
Лекція 7 «Топологія хмарних обчислень».
Лекція 8 «Аналіз даних у смарт технологіях».
Лекція 9 «Машинне навчання».
Лекція 10 «Аналіз даних в ІоТ та порівняння/оцінка методів машинного навчання».
Лекція 11 «Роль smart-інфраструктури у сталому розвитку міст. Світовий досвід розбудови smart-інфраструктури в містах».
Лекція 12 «Розумні засоби, що застосовуються у Smart-будинках. Світовий досвід проєктування Smart-будинків».
Лекція 13 «Програмне забезпечення SMART Learning Suite, Smart Classroom Suite».
Лекція 14 «Програмне забезпечення ActivStudio, Smart Notebook».
Лекція 15 «Майбутнє Smart технологій та ІоТ».

Лабораторні роботи

Лабораторна робота 1 «Основи роботи із програмним забезпеченням Proteus».
Мета: набути знань з роботою у програмному середовищі Proteus, вивчити його інтерфейс, основні функції та інструменти для моделювання електронних схем. Отримати практичні навички створення, налагодження та симуляції базових схем із використанням рекомендованих компонентів.
Лабораторна робота 2 «Програмування мікроконтролерів на мові C++».
Мета: оволодіти навичками програмування мікроконтролерів на мові C++ у середовищі Proteus. Отримати практичні навички написання коду для мікроконтролерів, компіляції та завантаження прошивки, налагодження роботи мікроконтролера на віртуальній схемі.
Лабораторна робота 3 «Знайомство з Arduino IDE, перші схеми і скетчі Arduino».
Мета: навчитися працювати у середовищі розробки Arduino IDE, вивчити основи написання та завантаження скетчів, засвоїти принципи підключення та керування базовими електронними компонентами за допомогою мікроконтролера Arduino.
Лабораторна робота 4 «Створення міні-проєкту: "Клімат-контроль" (схема)».
Мета: навчитися створювати та моделювати систему клімат-контролю на базі мікроконтролера Arduino UNO в середовищі Proteus. Ознайомитися з принципами роботи датчиків температури, вологості, вентиляційної системи та алгоритмами автоматичного регулювання кліматичних параметрів.
Лабораторна робота 5 «Створення міні-проєкту: «Клімат-контроль» (програмування)».
Мета: отримати навички з програмування системи клімат-контролю на базі мікроконтролера Arduino UNO в середовищі Proteus. Ознайомитися з додатковими бібліотеками Arduino IDE для підтримки датчиків та інших компонентів схеми.
Лабораторна робота 6 «Підключення плати Arduino до Інтернет та перетворення пристрою на мікроконтролері у пристрій Інтернету речей».
Мета: оволодіти принципами підключення мікроконтролерної плати Arduino до Інтернету, Навчитися підключати Arduino до мережі за допомогою Ethernet модуля, передавати та отримувати дані через Інтернет.
Лабораторна робота  7 «Підключення до хмарних ІоТ-сервісів та застосування технологій Machine Learming, Big Data».
Мета: придбати навички з підключення мікроконтролерів до хмарних ІоТ-сервісів, зокрема Adafruit IO. Навчитися передавати дані сенсорів у хмару та аналізувати їх за допомогою технологій Big Data. Дослідити можливості застосування Machine Learning для обробки отриманих даних у контексті ІоТ.

Для заочної форми здобуття освіти

Лекційні заняття

Лекція 1. «Основи смарт-технологій: концепції, архітектура та сфери застосування».
Лекція 2. «Інтернет речей (IoT) у смарт-технологіях: концепція, інфраструктура та протоколи зв’язку»

Лабораторні заняття

Лабораторне заняття 1. «Проєктування та програмування базового IoT-пристрою для збору даних».
Мета: навчитися створювати простий IoT-пристрій, оснащений датчиками (наприклад, температури та вологості), що збирає дані та передає їх у реальному часі на віддалений сервер або хмарне сховище.
Лабораторне заняття 2. «Розробка та налаштування системи «Розумний дім» з базовою автоматизацією».
Мета: навчитися проєктувати і налаштовувати модель системи «Розумний дім», що автоматизує певні процеси, наприклад управління освітленням або клімат-контролем, залежно від показників сенсорів або встановлених параметрів.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.
 Індивідуальна робота

Для денної форми здобуття освіти
Не перебачено.
Для заочної форми здобуття освіти
Контрольна робота 
Завдання для виконання контрольної роботи здобувач отримує на установчій лекції.
Робота містить 5 теоретичних питань та 1 практичне завдання.
Обсяг відповіді на кожне теоретичне питання: не менше, ніж 1 сторінка машинописного тексту. Текст відповіді повинен бути виконаний самостійно, а не скопійованим з навчального посібника.
Лабораторне заняття 1. «Проєктування та програмування базового IoT-пристрою для збору даних».
Лабораторне заняття 2. «Розробка та налаштування системи «Розумний дім» з базовою автоматизацією».
Термін надання виконаної контрольної роботи на перевірку – не пізніше, ніж за місяць до початку сесії.

 Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Для денної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні:
1) 7-и індивідуальних поточних завдань. Індивідуальні поточні завдання полягають в виконанні типових завдань відповідно до мети та завдань лабораторних занять. Бездоганне виконання індивідуальних поточних завдань 1-7 оцінюється максимум у 10 балів кожне;
2) двох модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної та практичної частин, проводяться у формі виконання індивідуальних завдань у сфері застосування IoT, їх класифікації, структури системи IoT та хмарних технологій. Бездоганне виконання кожної модульної контрольної роботи становить 15 балів.
Підсумковий контроль – залік. Залік накопичувальний. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати «зараховано» – 60 балів. 
    
Для заочної форми здобуття освіти
Виконання та захист лабораторних робіт оцінюється у 30 балів.
Захист контрольної роботи. Бездоганне виконання контрольної роботи оцінюється у 40 балів. При її захисті студент може отримати до 30 балів.
Підсумковий контроль – залік. Залік накопичувальний. Максимальна оцінка, яку може отримати студент – 100 балів. Мінімальна оцінка, яка дозволяє отримати «зараховано» – 60 балів.