穿戴式運算專論 Special Topics on Wearable Computing (Fall 2017)

Page: http://sls.weco.net/f17-wearcomp
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Class Time: Mon  6 :40-9 :20p        Location: SF648
Instructor: Dr. Hsing Mei                 Office: SF625
Email: mei@csie.fju.edu.tw            Phone: 29053704
Office Hour: Mon 9a-Noon, Tue 1:30-3:30p, Thur 3:30-5:30p or by appointment

 

※ 課程目標:
本課程介紹智慧穿戴的技術與應用。技術主題包括:穿戴物聯軟硬體架構與平台;網路與雲端技術;使用者經驗與人機互動等。應用主題包括穿戴式應用開發; 創新穿戴式服務設計;案例探討。期望同學們能夠了解智慧穿戴運算的核心技術與創新應用趨勢,能夠面對穿戴物聯科技的快速發展。

The study of Smart Wearables has been evolved from pure technical topics to innovative application service design. The technical topics discussed in this course include: the platforms and architectures of wearable IoT devices; the network and cloud technologies; user experience and human-machine interactions. The application service topics include: wearable software development; innovative service design; and case studies. The objectives of this course are to let students be familiar with the key issues and trends to face the rapid advancing of wearable IoT technologies.
 

※ Grading:
Class Participation: 10% + Bonus
Midterm Exam: 20%
PWA Lab: 20%
Term Project: 50%
 

※ Term Project: 創新智慧雲端物聯服務創業計畫書
內容 - 需求分析,技術評估,介面設計,經營模式等。
 

※ 課程注意事項:
本課程強調自主學習, 合作學習, 與課程參與. 課程大量使用網路服務, 網路參與內容的發表請注意智慧財產權相關規定, 有關課程使用宅學習Social Learning Space (SLS), 投影片下載, 上課錄影(YouTube), 社交網路(Facebook)等網路應用, 及相關群組/頻道/社群的使用介紹與規範等, 請詳閱第一次上課發下的書面注意事項與 Homework 0. 除非有不可抗拒的原因, 本課程
1. 第一次上課遲到或未到, 未選課者請勿加選. 已選課而未退選者, 以缺席一次計.
2. Quiz 及考試無補考.
3. 放棄評量配分中任一項 , 學期總成績以不及格計.
4. 點名遲到或未到, 可看完課程錄影後於宅學習發表心得, 再至 Facebook課程社群補點名, 若出席未及點名次數之1/2, 則期末考扣考, 學期總成績以不及格計.
5. 課堂中想睡覺者, 請自行出教室清醒, 趴下睡覺者, 以點名缺席計.
6. 課堂中發生任何影響上課秩序行為(e.g. 交談, 電動, ...), 將逐出教室5分鐘, 逐出教室不回者, 以點名缺席計.

 

※ Lecture Topics:

日期 內容 備註
9/18 課程與宅學習服務, 智慧穿戴物聯簡介: 背景/分類/型態/物聯網/架構  
9/25 物聯網發展的環境及趨勢 + 案例 : 睡眠, 自駕車  
10/2 平台與關鍵元件: 硬體OS ABC、硬體開發板平台、穿戴物聯OS、關鍵元件(電池、無線充電、近眼呈現、感測器)  
10/9 Off  
10/16 穿戴物聯網路技術:網路技術ABC(NW/Internet) , Wireless BAN/LAN/WAN, 身體區域網路/近端網路/網際網路)、BlueTooth/BLE、Thread、WiFi、6LoWPAN、 ZigBee、LoRa 、LTM、HTTP、HTTP2、CoAP、MQTT  
10/23 Web and APP : HTML5, APP技術,  Progressive Web APP  
10/30 人機互動:設計思考、使用者介面/使用者體驗、穿戴裝置操作介面、 Apple/Google設計指引、智慧 AI (Deep Learning)  
11/6 BCI(腦波)  黃俊淦(無名)  
11/13 Midterm Exam ,  Term Project Proposal (Oral)  
11/20 雲端大數據:  Database, Big Data, IaaS(VM, Docker), PaaS  
11/27 AI 與 API :  Machine/Deep Learning, Open API, RESTful API, OAuth 2.0  
12/4 智慧雲端物聯服務 :  Amazon IoT,  Microsoft Azure, IBM BlueMix Watson, 區塊鏈與物聯網  
12/11 Off  
12/18 Project Presentation  
12/25 Off  
1/1 Off  
1/8 Project Presentation  
1/15 Written Report Due on SLS/FB