智慧穿戴技術與應用 Smart Wearable Technologies and Applications (Spring 2019)
Class Time: Wed 9 :10-Noon Location: SF645
Instructor: Dr. Hsing Mei Office: SF625
Email: mei@csie.fju.edu.tw Phone: 29053704
Office Hour : Mon/Tue 10:10a-Noon, Thur 1:40-3:30p, or by appointment
TA: 歐育綺 jilljill860524@weco.net 陳筱雯 anny86023@weco.net (SF638)
Office Hour of TA: Tue 10:10a-Noon
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: 5% + Bonus((MOOCS智慧物聯系列課程 upto 10%)
- PWA Lab: 10%
- Midterm Exam: 20%
- Collaborated Note : 15%
- Term Project: 25%
- Final Exam: 25%
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。
References:
- Page: http://sls.weco.net/s19-wearcomp
- Facebook Group (WECO – Wearable Computing): https://www.facebook.com/groups/51638508937/
- Facebook Page (穿戴式運算): https://www.facebook.com/WearableTrend
- SLS Group: http://sls.weco.net/course/wearcomp
- Collaborative Note: http://sls.weco.net/CollectiveNote20/WearComp
- Grade Enquiries (TronClass): http://www.elearn2.fju.edu.tw/
-
TaiwanLIFE 臺灣全民學習平臺 http://taiwanlife.org/admin/tool/mooccourse/allcourses.php?method=0&search=&schoolid=11&categoryid=8&filter=0
MOOCS1 - 穿戴物聯應用與技術入門(2019春季班) 2019/02/25 ~ 2019/04/07 6週=>9週 (2019/04/28)
MOOCS2 - Web/APP 物聯技術(2019春季班) 2019/03/04 ~ 2019/04/7 5週=>8週 (2019/04/28)
MOOCS3 - 智慧物聯雲端技術( 2019春季班) 2019/04/08 ~ 2019/05/26 7週=>9週 (2019/06/16)
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
- 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.
- 考試無補考.
- 放棄評量配分中任一項 , 學期總成績以不及格計.
- 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.
- 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.
- 課堂發生任何影響上課秩序行為(e.g. 交談, 電動, ...), 將請短時間站立, 不願站立者, 以點名缺席計.
Lecture Topic and Schedule:
Date | Course Content |
2/20 |
課程與宅學習服務, 智慧物聯(AIoT)簡介 (MOOCS1 主題 1) |
2/27 |
物聯生態與應用案例:睡眠服務/自駕車/挑戰 (MOOCS1 主題 2, 3) |
3/6 |
穿戴物聯裝置解密 (MOOCS1 主題 4) |
3/13 |
穿戴物聯網路技術 (完成分組) (MOOCS1 主題 5) |
3/20 |
Web,APP,and Web APP (Progress Web APP) (MOOCS2 主題1, 4) |
3/27 |
人機互動:設計思考、UI/UX、Apple/Google設計指引 (MOOCS2 主題5) |
4/3 | Off( FJU Spring Break) |
4/10 |
穿戴物聯智慧雲端:雲端大數據,Due : PWA Lab (MOOCS3 主題1) |
4/17 | Midterm Exam, Case Study and Project Proposal (Oral and SLS) |
4/24 |
API (Open API、Restful API、OAuth2.0) (MOOCS3 主題2) |
5/1 |
人工智慧 AI (Machine Learning, Deep Learning) (MOOCS3 主題 3) |
5/8 |
智慧雲端 IoT平台(AWS IoT、MS Azure IoT、...) (MOOCS3 主題 4) |
5/15 |
VR/AR之沉浸體驗:虛擬實境技術與應用、擴增實境技術與應用、案例介紹 (MOOCS3 主題 5) |
5/22 |
區塊鏈 (MOOCS3 主題 7) |
5/29 | 共筆與專題發表 |
6/5 | 共筆與專題發表 |
6/12 | 共筆與專題發表 |
6/19 | Final Exam, Written Project Report Due |