Veranstalter |
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Sprechstunde |
auf Anfrage |
Hörerkreis |
Umfang:
Hörerkreis:
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Vorlesungstermin(e)
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Vorlesung: Mittwochs, 14-16 Uhr c.t.,
Übung: Freitags (jede gerade KW), 14-16 Uhr c.t.,
Praktikum: Das Praktikum findet vom 3.-7. Dezember als Blockwoche statt. Weitere Informationen siehe unter "Aktuelles". |
Übungsbetrieb |
Hinweise zu den Übungen siehe unten |
Klausur |
Die Klausur findet am Freitag, den 08.02.2019 von 12:15-13:45 Uhr im Hauptgebäude am Geschwister-Scholl-Platz 1 statt. Der Einlass beginnt ab 12:00 Uhr. Die fristgerechte Anmeldung über UniWorX ist Zulassungsvoraussetzung. Die An- bzw. Abmeldung ist bis zum Mittwoch, 30.01.2019, 23:59 Uhr freigeschaltet. Die genaue Raumaufteilung wird nach Ende der Anmeldefrist hier bekanntgegeben. Für die Klausureinsicht wurde Freitag, der 01.03.2019, 12-13 Uhr im Raum G 010 in der Oettingenstraße 67 festgelegt. Weitere Hinweise zur Klausur siehe unten. |
Nachholklausur |
Die Nachholklausur findet am Mittwoch, den 10. 04.2019 von 14:15-15:45 Uhr im Hauptgebäude am Geschwister-Scholl-Platz 1 statt. Der Einlass beginnt ab 14:00 Uhr. Die fristgerechte Anmeldung über UniWorX ist Zulassungsvoraussetzung. Die An- bzw. Abmeldung ist bis zum Sonntag, 07.04.2019, 23:59 Uhr freigeschaltet. Die genaue Raumaufteilung wird nach Ende der Anmeldefrist hier bekanntgegeben. Weitere Hinweise zur Klausur siehe unten. |
Material zur Vorlesung |
Aktuelles
- 26.04.2019: Die Ergebnisse der IoT-Nachklausur wurden soeben in Uniworx eingetragen und freigegeben. Die Klausurergebnisse wurden zudem an die in uniworx hinterlegte E-Mail-Adresse versendet. Die Klausureinsicht findet am Freitag, den 03.05.2019 von 12-13 Uhr im Raum G010 in der Oettingenstr. 67 statt.
- 16.04.2019: Die Vorlesungsfolien und das Übungsmaterial ist nun weiter unten tabellarisch sortiert zum Download angegeben. Als Benutzername wählen Sie bitte „materialien“ und als Passwort das Ihnen bereits bekannte Passwort.
- 12.04.2019: Die Einsicht zur IoT-Nachklausur findet am Freitag, den 3. Mai von 12-13 Uhr im Raum G010 in der Oettingenstr. 67 statt.
- 08.04.2019: Die am Mittwoch, den 10. April 2019 von 14-16 Uhr stattfindende Nachholklausur findet im Hörsaal B 101 im LMU-Hauptgebäude (Geschwister-Scholl-Platz) statt. Dieser Raum gilt auch für Studenten mit Sonderbedingungen. Der Einlass beginnt um 14:00 Uhr. Die Bearbeitungszeit beginnt um 14:15 Uhr. Bitte seien Sie rechtzeitig vor dem Einlass anwesend.
- 25.02.2019: Die Nachholklausur findet am Mittwoch, den 10. April 2019 von 14-16 Uhr im LMU-Hauptgebäude (Geschwister-Scholl-Platz) statt.
- 25.02.2019: Die Ergebnisse der IoT-Hauptklausur wurden soeben in Uniworx eingetragen und freigegeben. Die Klausurergebnisse wurden zudem an die in uniworx hinterlegte E-Mail-Adresse versendet. Die Klausureinsicht findet am Freitag, den 01.03.2019 im Raum G010 in der Oettingenstr. 67 statt.
- 06.02.2019: Für die Klausur am 08.02.2019 gilt folgende Sitzordnung:
Hörsaal
Anfangsbuchstabe Nachname A 240, Hauptgebäude, Geschw.-Scholl-Platz 1 A – I M 218, Hauptgebäude, Geschw.-Scholl-Platz 1 J – R B 001, Oettingenstr. 67 S – Z Innerhalb der Hörsäle wird es feste Platznummern geben. Bitte erfragen Sie diese beim Eintritt in den Hörsaal. Studenten mit Sonderbedingungen kommen bitte trotz obiger Platzordnung zum Hörsaal B 001 (Oettingenstr. 67). Der Einlass beginnt um 12:00 Uhr. Die Bearbeitungszeit beginnt um 12:15 Uhr. Bitte seien Sie rechtzeitig vor dem Einlass anwesend.
- 11.01.2019: Die Vorlesungen am 16.01. und am 23.01. finden im Raum B U101 in der Oettingenstr. 67 statt.
- 11.01.2019: Weitere Informationen zur Klausuranmeldung, zur Hauptklausur und zur Klausureinsicht wurden hier veröffentlicht.
- 20.12.2018: Die Klausur findet am Freitag, den 8. Februar 2019 von 12-14 Uhr im LMU-Hauptgebäude (Geschwister-Scholl-Platz) statt.
- 21.11.2018: Die Anmeldungen für die IoT-Vorlesung zeichnen sich insbesondere durch eine starke Diversität bzgl. Studienfach, Abschluss und Fachsemester aus. Aus diesem Grund bieten wir in der ersten Dezemberwoche einen Python-Crashkurs an. Hier möchten wir die Grundlagen in der Pythonprogrammierung vermitteln, um so das Anwenden weiterer Bilbiotheken und Frameworks zu erleichtern. Die Teilnahme ist freiwillig. Die Termine lauten:
- Teil 1: Montag, 03.12.18 von 18-21 Uhr c.t. im B 001 (Oet67)
- Teil 2: Donnerstag, 06.12.18, 18-21 Uhr c.t. im B U101 (Oet67)
- Teil 3: Freitag, 07.12.18, 13-16 Uhr c.t. im B 001 (Oet67)
- 16.11.2018: Die Übung am Mittwoch, den 21.11.2018, findet in der Oettingenstr. 67, Raum B U101 statt.
- 17.10.2018: Wie angekündigt wird es dreimal einen Tausch von Vorlesung und Übung geben müssen. Sprich, an drei Vorlesungsterminen finden Übungen statt und an drei Übungsterminen finden Vorlesungen statt. Eine entsprechende Übersicht finden Sie in den Vorlesungsfolien und auch hier.
- 17.10.2018: Aufgrund der großen Nachfrage haben sich die Räume der Vorlesung und Übung geändert. Beides findet nun in der Pettenkoferstr. 14 im „Großen Hörsaal“ F 1.02 statt (Vorlesung mittwochs 14-16 Uhr c.t., Übung freitags 14-16 Uhr c.t.).
- 15.10.2018: Es wurden weitere Informationen bzgl. Übung/Praktikum veröffentlicht.
- 20.09.2018: Aufgrund der großen Nachfrage haben sich die Räume der Vorlesung und Übung geändert. Beides findet nun in der Oettingenstraße 67 im Hörsaal B U101 statt (Vorlesung mittwochs 14-16 Uhr c.t., Übung freitags 14-16 Uhr c.t.).
- 06.08.2018: Die Seite zu dieser Veranstaltung ist ab sofort online.
Inhalt der Vorlesung
Der Begriff "Internet of Things" (kurz IoT) beschreibt das Konzept, eine sehr große Menge sehr kleiner Systeme zu vernetzen und im privaten und industriellen Alltag zu verwenden. Das Ziel der Vorlesung ist es, die Besonderheiten und Herausforderungen aktueller IoT-Umgebungen zu erläutern. Dazu wird die folgende Struktur verwendet: 1. Connectivity, 2. Sensing, 3. Communication, 4. Analysis, 5. Intelligence/Action, 6. Ecosystem.
Eine Auswahl der behandelten Themen lautet:
- Arduino und Raspberry Pi
- Wearables und Ubiquitous Computing
- Metaheuristiken für Optimierungsprobleme
- Edge/Fog/Cloud Computing und Storage
- Skalierbare Algorithmen und Ansätze
- Spatial Data Mining
- Information Retrieval und Mining
- Blockchain und digitaler Konsens
- Kombinatorische Optimierung in der Praxis
- Predictive Maintenance Systems
- Smarte IoT Anwendungen
- Cyber Security
- Web of Things
- Digitale Plattformen
Übungen
An dieser Stelle werden Informationen zum Übungs- und Praktikumsbetrieb zur Verfügung gestellt.
- Die Übung ist stark verwoben mit den Inhalten der Vorlesung und besitzt zudem einen integrierten Praktikumsanteil.
- Vor jedem Übungstermin wird auf dieser Webseite ein Übungsblatt veröffentlicht. Sie haben also die Möglichkeit, die Übungsaufgaben im Selbststudium zu bearbeiten. Die Übungsblätter werden nicht eingesammelt oder bewertet.
- Das Übungsblatt wird in der Übung gelöst. Es wird eine Musterlösung vorgestellt, mögliche Stolperfallen werden besprochen sowie aufkommende Fragen geklärt. Die Übungsblätter besitzen Aufgaben, die sich sowohl auf den aktuellen Vorlesungsstoff als auch auf weitere, über den Stoff der Vorlesung hinausgehende, Themen beziehen.
- Der Praktikumsanteil innerhalb der Übung bezieht sich auf den praktischen Erwerb von Programmierfähigkeiten in der Programmiersprache Python. Eine der Klausuraufgaben wird also durch das Lösen der Praktikumsaufgaben stark vereinfacht.
Übungsmaterial
Klausur
- Es werden zwei Klausuren (Klausur und Nachholklausur) angeboten.
- Die Details finden sich weiter oben im Kopf der Seite sowie unter Aktuelles.
- Für beide Klausuren gilt:
- Es findet eine obligatorische Klausuranmeldung statt. Wenn Sie nur an der zweiten Klausur (Nachholklausur) teilnehmen möchten, müssen Sie sich nicht für die erste Klausur anmelden.
- Achtung: Ein Nichterscheinen bei vorliegender Anmeldung führt zu einem "durchgefallen" in den Transkripts of Records, siehe hier.
- Anmeldungen nach dem letzten Anmeldetermin werden nicht akzeptiert.
- Nicht angemeldete Studierende können nicht an der jeweiligen Klausur teilnehmen.
- Zur Klausur sind keinerlei Hilfsmittel außer Fremdwörterbüchern erlaubt.
- Bringen Sie Ihren Studentenausweis und einen amtlichen Lichtbildausweis mit zur Klausur. Personen, die sich in der Klausur nicht ausweisen können, dürfen nicht an der Klausur teilnehmen. Es werden diesbezüglich keine Ausnahmen gemacht.
- Der Prüfungsstoff beinhaltet die gesamten Inhalte aus Vorlesung und Übung.
- Für die Klausur wird die Kenntnis der Programmiersprache Python vorausgesetzt.
- Die Klausurergebnisse werden Ihnen an Ihre CIP-Pool Email-Adresse (<kennung>@cip.ifi.lmu.de) übermittelt. Sollten Sie mit dieser Datenübermittlung nicht einverstanden sein, so melden Sie dies bitte per E-Mail vor dem Klausurtermin.
Programme und Hilfsmittel
Hier finden Sie das Material zur Vorlesung und zu den Übungen. Bitte erfragen Sie das Passwort persönlich in der Veranstaltung.
Vorlesung
| Datum | Datei |
|---|---|
| 30.01.2019 | Vorlesung-Internet-of-Things-Recap.pdf |
| 23.01.2019 | Vorlesung-Internet-of-Things-13.pdf |
| 16.01.2019 | Vorlesung-Internet-of-Things-12.pdf |
| 09.01.2019 | Vorlesung-Internet-of-Things-11.pdf |
| 19.12.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-10.pdf |
| 05.12.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-9.pdf |
| 30.11.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-8.pdf |
| 28.11.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-7.pdf |
| 16.11.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-6.pdf |
| 14.11.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-5.pdf |
| 31.10.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-4.pdf |
| 24.10.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-3.pdf |
| 19.10.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-2.pdf |
| 17.10.2018 | Vorlesung-Internet-of-Things-1.pdf |
Übungen
Misc
| Datum | Datei |
|---|---|
| 30.01.2019 | GAP-QAP-QUBO.pdf |
| 08.12.2019 | Python-Crashkurs.pdf Python-Crashkurs-Conda.pdf |
Literatur
- (Brynjolfsson, McAfee): The Second Machine Age: Work, Progress and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies
- (Jamthe): IoT Disruptions: The Internet of Things - Innovation & Jobs
- (Greengard): The Internet of Things
- (Alpaydin): Machine Learning: The New AI
- (McEwen, Cassimally): Designing the Internet of Things
- (Geng): Internet of Things and Data Analytics Handbook
- (Minteer): Analytics for the Internet of Things - Intelligent Analytics for Your Intelligent Devices
