İSTİNYE ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| Bilişim Güvenliği Teknolojisi (İÖ) | |||||
| Önlisans | TYYÇ: 5. Düzey | QF-EHEA: Kısa Düzey | EQF-LLL: 5. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | MYO061 | ||||
| Ders İsmi: | Nesnelerin İnterneti | ||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||
| Ders Kredileri: |
|
||||
| Öğretim Dili: | Turkish | ||||
| Ders Koşulu: | |||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||
| Dersin Türü: | Bölüm/Program Seçmeli | ||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||
| Dersin Koordinatörü: | Öğr. Gör. RAMAZAN ŞEN | ||||
| Dersi Veren(ler): | Ramazan ŞEN | ||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı, nesnelerin interneti ile ilgili kavramları, donanımları, platformları ve yazılımları tanıtmak ve uygulamaktır. Öğrenci dersin sonunda, nesnelerin internetinin temel prensipleri, iletişim protokol yapılarını, donanımları bileşenleri, veri haberleşmesini, platform işlevleri, bileşenler arasındaki ilişkiler ve kısmi güvenlik hakkında bilgi sahibi olacaktır. Ayrıca, eğitim ortamının imkan sağlaması durumunda nesnelerin interneti proje tasarımı ve uygulanması geliştirilecektir. |
| Dersin İçeriği: | Nesnelerin İnterneti için verilmesi planlanan içerik özet olarak temel kavramlar, temel donanımlar, sensörler, sinyal-görüntü İşleme, veri işleme ve sıkıştırma, ağ ve protokoller, pratik hazır platformlar, programlama temelleri, veri saklama ve haberleşme için programlama, nesnelerin interneti ve büyük veri, nesnelerin interneti güvenliği başlıklarından meydana gelmektedir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1) İyi bilinen Nesnelerin İnterneti (IoT) donanımlarını tarif edebilme 2) Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarını sınıflayabilme 3) IoT projesi tasarlama ve IoT projeleri için uygun donanım ve yazılımı seçebilme 4) Bir IoT donanımının uygun tekniklerle güvenliğinin sağlama 5) Arduino, ESP32 ve Raspberry Pi gibi donanım ayarı için IoT uygulama geliştirme amaçlı programlayabilme 6) Veri toplama ve depolamanın temel prensiplerini kavrama |
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Nesnelerin İnterneti Kavramları | Ders notları |
| 2) | Nesnelerin İnterneti için Temel Donanımlar | Ders notları |
| 3) | Nesnelerin İnterneti için Sensörler | Ders notları |
| 4) | Nesnelerin İnterneti için Sinyal-Görüntü İşleme | Ders notları |
| 5) | Nesnelerin İnterneti için Veri İşleme ve Sıkıştırma | Lecture notes |
| 6) | Nesnelerin İnterneti Ağ ve Protokoller | Ders notları |
| 7) | Nesnelerin İnterneti için Pratik Hazır Platformlar | Ders notları |
| 8) | Ara sınav | Midterm |
| 9) | Nesnelerin İnterneti için Pratik Hazır Platformlar | Ders notları |
| 10) | Nesnelerin İnterneti Programlama Temelleri ve Haberleşme | Ders notları |
| 11) | Nesnelerin İnterneti ve Büyük Veri | Ders notları |
| 12) | Nesnelerin İnterneti ve Güvenlik | Ders notları |
| 13) | Yapay Zeka, Endüstri ve Nesnelerin İnterneti | Ders notları |
| 14) | Final sınavı. |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Nesnelerin İnterneti - Samuel Greengard |
| Diğer Kaynaklar: | Nesnelerin İnterneti - Samuel Greengard |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Course Learning Outcomes | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları |
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Orta | 3 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Toplam | % | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 0 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % | |
| Toplam | % | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Aktiviteye Hazırlık | Aktivitede Harçanan Süre | Aktivite Gereksinimi İçin Süre | İş Yükü | ||
| Proje | 2 | 0 | 0 | ||||
| Ara Sınavlar | 1 | 0 | 0 | ||||
| Final | 1 | 0 | 0 | ||||
| Toplam İş Yükü | 0 | ||||||