本課程為最新發展之磨課師線上課程 (MOOCs, Massive Open Online Courses)
<br>內容並且以SPOCs (Small Private Online Courses) 翻轉教學方式授課之 
<br>2 學分課程. 課程總時數為 36-42 小時, 其中 24 小時為線上課程方式, 12-18 小時為
<br>實體教室課程, 實體教室時間包含期中考(x2), 以及電腦教室物聯網感測器實習(6-8 次).
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<br>同學學習節奏的安排上非常有彈性 (一學期只要到教室 6-10次). 同時可以跟線上選修 MOOCs 
<br>的上千位同學一起討論學習. 提供全新的"線上共學"體驗 !!
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<br>物聯網 (Internet of Things, IoT) 是近期非常重要也受到高度關注的議題, 主要訴求是"物
<br>物聯網"或是"萬物聯網", 就是將全球物件以及各式各樣的感應器 (sensors) 等等也連上網路, 
<br>除了資料與數據收集分析外, 也可以回饋進行各種控制, 這對於未來生活的便利性將有極大的影
<br>響. 物聯網的應用極為廣泛, 例如智慧生活 (穿戴式裝置, 智慧手環, 智慧手錶),  智慧城市 
<br>(綠能), 智慧交通 (大眾運輸, 車載通訊, 自動車), 智慧醫療 (居家照護), 智慧物流 (快
<br>遞), 智慧農業 (溫室或農場之溫溼度環境), 智慧安全 (安全保全監控系統), 智慧電網 (智慧
<br>電表與電力輸送), 智慧建築 (智能綠建築)等等. 最近熱烈討論的第五代行動通訊 (5G) 也標榜
<br>以實現物聯網物物相連的目標, 包含無線傳輸要更快, 通訊時間延遲要更短, 基地台手機通訊密
<br>度要更高, 聯網物件要更多等等. 
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<br>物聯網的架構主要分為三層: 1. 感知層 (Sensors and Sensor networks), 2: 網路層 
<br>(3G/4G/5G 通訊網路), 3: 應用層 (各種應用的雲端服務). 感知層主要探討各式有線或是無線
<br>感測器 (如溫度,濕度, 光度, 陀螺儀, 三軸加速器, 心跳, 血壓, 脈搏等等) 以及如何建構感
<br>測網路 (sensor networks) 將感測器收集到的數據可以傳送出來. 感測器要做到低功耗 (電池
<br>續航力要高), 低成本, 小體積, 無線傳輸距離長等等, 是極具挑戰的任務. 網路層主要探討如
<br>何利用現有無線或是有線網路來有效的傳送收集到的數據, 例如利用現有的 3G/4G 無線傳輸技
<br>術, 或是未來的 5G 無線傳輸技術等等.  應用層主要是探討各種應用領域如何使用大數據分析的
<br>結果來回饋並控制感應器或是控制器的調節等等. 整體來說, 物聯網是一個活的生態體系, 
<br>sensors 收集數據, 透過手機或是其他設備網路回傳到雲端處理中心, 經過分析後再將控制訊息
<br>回傳給控制器, 進行各種精細或是細膩的調控.
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<br>本課程將介紹
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<br>(1) 物聯網的基礎架構與創新應用. 包含物聯網基礎架構的介紹以及多種創新應用, 如智慧叉, 
<br>智慧球拍, 智慧杯, 智慧牙刷, 智慧襪, 智慧鏡, 智慧鎖等等
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<br>(2) 物聯網感知層/網路層/應用層技術. 包含感應器智能物件聯網聯盟 (IPv6 for Smart 
<br>Object, IPSO), 6LowPAN 低功耗無線網路協議的特色, 以及 3G/4G/5G 網路, 物聯網多種關
<br>鍵應用等等 
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<br>(3) IPv6 協議運作原理與  IPv6 最新發展趨勢. 包含 IPv6 協議的特色與物聯網的關係, 以
<br>及包含 World Ipv6 Launch, Google, Akamai, APNIC 等等全球 IPv6 流量觀測網站的分
<br>析. 
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<br>(4) IPv4/IPv6 轉移機制. 包含 Dual-Stack, Tunneling, Translator 等等機制. 如 
<br>DSTM, 6over4, 6to4, ISATAP, Teredo, Tunnel broker, NATPT, Reverse Proxy, 
<br>NAT64, 464XLAT 等等技術.  
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<br>(5)  物聯網感測器平台 (Sensor  Node Platforms): 如 Arduino 感應器平台設計, 
<br>Raspberry PI 感應器平台, LinkIt ONE 感應器平台. 以及 ARM mbed 感應器平台與雲端數
<br>據收集平台  
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<br>(6) 物聯網感測器網路 (Sensors Networks) 的路由協議 (routing protocols), 包含  
<br>DSR (Dynamic Source Routing) 無線網路路由協議, AODV (Ad hoc On-Demand Distance 
<br>Vector) 隨意無線網路路由協議, RPL (IPv6 Routing Protocol for Low power and 
<br>Lossy Networks) 低功耗流失網路 IPv6 路由協議, CoAP (Constrained Applicaiton 
<br>Protocol) 限制性應用訊協議 (CoAP 提供標準高階  Restful API , 可以用來在資源有限的
<br>無線感測網路環境下存取感測器上的數據, 如溫度濕度等等數據), 以及 MQTT (Message 
<br>Queueing Telemetry Transport) 訊息儲列遙測傳輸協議, 也是用來在資源有限的無線感測網
<br>路環境下存取感測器上的數據協議. 
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<br>(7) 物聯網無線傳輸技術, 包含物聯網之物與物通訊的主流無線網路技術，如 IEEE 802.15.4 
<br>Zigbee 無線傳輸技術, 物聯網專用長距離低功耗 IEEE 802.11ah 無線傳輸技術, 以及 
<br>Bluetooth 4.0 藍芽無線傳輸技術 等等 
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<br>(8) 物聯網框架標準 (IoT framework), 包含物聯網的重要國際標準框架以及標準化的協議, 
<br>如 Thread, Allseen, IEEE IoT, ETSI OneM2M 等等.
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<br>授課大綱 (Syllabus)
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<br>第 1週: 物聯網基礎架構與應用簡介 (IoT architecture and applications)
<br>第 2週: 感知層/網路層/應用層技術  (Sensor/Network/Application technologies)
<br>第 3週: IPv6 協議運作原理與發展趨勢  (IPv6 protocol and deployment trends)
<br>第 4週: IPv4/IPv6 轉移機制與技術介紹 (IPv4/IPv6 Transition mechanisms)
<br>第 5週: 物聯網感測器平台 (Sensor Node Platforms)
<br>第 6週: 物聯網感測器網路路由協議 (Routing protocols for sensor networks) 
<br>第 7週: 物聯網無線傳輸技術 (wireless Communication technologies for IoT)
<br>第 8週: 物聯網框架與國際標準協議 (IoT Framework and standards) 
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<br>本課程提供老師精心設計的講義共八單元.
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<br>除了線上課程授課外, 還有課堂裡 (或是電腦教室) 實際演練物聯網感應器實習包含
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<br>題目	內容與練習(參考)
<br>Lab. 1	基礎硬體概念簡介	(介紹 GPIO, Timer, PWM, SPI, I2C)
<br>Lab. 2	開發環境連接與建置 (Arduino, Linkit ONE 平台開發環境架設)
<br>Lab. 3	GPIO+Timer 操作 (Arduino GPIO 與Timer 操作, LED 控制實驗)
<br>Lab. 4	基本感測器實習 (Arduino 擷取顏色與紅外線與雷射模組，製作簡單倒車雷達)
<br>Lab. 5	溫濕度感應器 (Arduino 溫溼度感應器實驗)
<br>Lab. 6	PM2.5 空氣品質數據感應器 (PM2.5 及大氣壓力感測模組)
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<br>授課形式 (Teaching Method)
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<br>1. 本課程為兩學分課程, 總時數為 36-42 小時, 其中 24 小時為線上課程方式, 
<br>12-18 小時 (6-9次) 為教室時間, 包含一次開課說明, 兩次期中考, 6 次物聯網感應器實習.
<br>2. 線上課程 (24 小時) 部分以 MOOCs 磨課師的方式上課, 每週有課程進度. 
<br>除了課程內容的videos 外, 也有線上練習題, 影片觀看採用 VOD 方式 
<br>(隨選視訊), 可以依照自己方便的時間調整學習的節奏. 每個影片都剪輯成 
<br>15-18 分鐘左右, 幾段影片後會有線上練習題來檢驗一下學習成果, 練習題包含
<br>單選題, 複選題, 以及簡單的填充題. 練習題都會提供正確答案做為參考. 
<br>本課程也有議題論壇可以讓同儕討論課程相關議題. 有任何學習上的疑問都可以
<br>po 上來, 會由老師, 助教群, 或是同儕來回應討論.
<br>3. 實習課程 (12 小時), 將進行 6 次物聯網感應器實習. 包含基礎介紹以及實際使用 
<br>Ardunio 與 Linkit ONE 物聯網感應器平台, 還有 6 種感應器的實際數據收集 (需要寫簡單
<br>的程式去收集數據或是控制感應器)
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<br>成績評量方式 (Evaluation)
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<br>本課程共有兩次教室期中考及物聯網感應器系列實習. 
<br>成績評量如下:
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<br>1. 第一次期中考範圍為 weeks 1-4 (30%)
<br>2. 第二次期中考範圍為 weeks 5-8 (40%)
<br>3. 物聯網感應器系列實習 (30%)
<br>4. 線上討論區互動表現(加分) (5%)
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<br>總成績達 60 分的同學可獲清華大學 2 學分.
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<br>可連結之網頁位址 (參考用)
<br>http://www.sharecourse.net/sharecourse/course/view/courseInfo/734
<br>正式網頁近日會公告.
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