Modul CS5163-KP04

Dauer

1 Semester

Angebotsturnus

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte

4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Medizinische Informatik 2019, Wahlpflicht, eHealth / Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Medieninformatik 2020, Wahlpflicht, Informatik, Beliebiges Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• CS5163-Ü: Internet of Things (Übung, 1 SWS)
• CS5163-V: Internet of Things (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

• 45 Stunden Präsenzstudium
• 60 Stunden Selbststudium
• 15 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:

• Einführung und Grundlagen des Internet of Things (IoT)
• Komponenten des IoT: Sensoren, Aktoren, Gateways und Netzwerke
• IoT-Architekturen: Cloud-centrish, Edge Computing und Fog Computing
• Kommunikationsprotokolle im IoT: MQTT, CoAP, HTTP
• Netzwerktechnologien für IoT: LoRaWAN, ZigBee, Bluetooth, 6LoWPAN
• Sicherheits- und Datenschutzkonzepte im IoT
• IoT-Datenmanagement: Datenerfassung, -speicherung und -analyse
• Einsatz von Edge AI und maschinellem Lernen im IoT
• Anwendungsfälle des IoT: Smart Cities, Industrie 4.0, Gesundheitswesen, Logistik
• Herausforderungen und Zukunftstrends im IoT

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Die Studierenden können die grundlegenden Konzepte und Architekturen des Internet of Things herleiten und beschreiben.
• Sie können die Anforderungen und Herausforderungen bei der Entwicklung von IoT-Systemen analysieren.
• Sie können die wichtigsten Kommunikationsprotokolle und Netzwerklösungen für IoT-Anwendungen beschreiben und bewerten.
• Sie können technologische wie gesellschaftliche Entwicklungen, die zu den massiven Veränderungen in der Infrastruktur des Internet geführt haben (Wachstum, Innovationen wie mobile Kommunikation, etc.) erklären.
• Sie können die Bedeutung von Datenschutz und Sicherheit im IoT beschreiben, analysieren und entsprechende Maßnahmen umsetzen.
• Sie können grundlegende IoT-Anwendungen entwerfen, implementieren und testen.
• Sie können Daten aus IoT-Systemen effizient sammeln, analysieren und interpretieren.
• Sie können die Potenziale von Edge AI und maschinellem Lernen für die Optimierung von IoT-Systemen beschreiben und erkennen.
• Sie können sich mit realen Anwendungsfällen auseinander setzen und Lösungen für spezifische Branchen entwickeln.
• Sie können die aktuellen Trends und zukünftigen Entwicklungen im IoT-Bereich erkennen und kritisch bewerten.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr. Stefan Fischer

Lehrende:

• Institut für Telematik
• Dr. Mohamed Hail

Literatur:

• Olivier Hersent, David Boswarthick, Omar Elloumi : The Internet of Things: Key Applications and Protocols Wiley, 2012

Sprache:

• Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

01.10.2025