IIT Bombay
Introduction to Internet of Things

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IIT Bombay

Introduction to Internet of Things

Prof. Rajbabu Velmurugan
Prof. Laxmeesha Somappa
Prof. Gaurav S. Kasbekar

Instructeurs : Prof. Rajbabu Velmurugan

2 045 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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(28 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

14 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Recall the core principles and characteristics of the Internet of Things (IoT) discussed in the course lectures and materials.

  • Explain the various applications and domain areas of IoT, including home automation, by synthesizing information from the course modules.

  • Implement knowledge of IoT components, networking protocols, and data analysis methodologies to solve IoT-related problems.

  • Evaluate the challenges and design goals associated with IoT architecture and implementation, and propose strategies to address them effectively.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Sensors
  • Catégorie : Data Analysis Techniques
  • Catégorie : Messaging Protocols
  • Catégorie : Internet of Things (IoT)
  • Catégorie : Sensor Readout
  • Catégorie : Data analysis for IoT
  • Catégorie : Model and Components of IoT
  • Catégorie : Readout Non-Idealities
  • Catégorie : Internet Of Things (IoT)
  • Catégorie : IoT Architecture & Design Goals
  • Catégorie : Low Power, Low Data Rate Network
  • Catégorie : Sensor Characteristics
  • Catégorie : IoT Nodes

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mai 2024

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17 devoirs

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Il y a 4 modules dans ce cours

Led by Prof. Rajbabu Velmurugan, in the "Internet of Things (IoT): An Introduction" module, learners will embark on a comprehensive journey into the fundamentals of IoT. Lesson 1 delves into the very essence of IoT, exploring its applications and distinct characteristics. Progressing to Lesson 2, participants will uncover the diverse models and components of IoT, enriched with real-world examples like home automation. Concluding with Lesson 3, the module offers an in-depth analysis of IoT architecture and its design goals, ensuring a holistic understanding of the subject. With a well-curated blend of videos and insights, this module serves as an essential primer for anyone keen on grasping the basics of the IoT realm.

Inclus

14 vidéos4 lectures4 devoirs1 sujet de discussion

Led by Prof. Laxmeesha Somappa, the "Sensors & Interfaces" module offers a comprehensive exploration into the intricate world of sensors, their characteristics, and their interfacing techniques. Lesson 1 serves as a foundational introduction to the realm of sensors, delving into their classifications and providing in-depth case studies on select sensor types like accelerometers, displacement/proximity sensors, and temperature sensors. Building on this foundation, Lesson 2 dives into the vital characteristics that define and differentiate sensors, covering aspects such as sensitivity, accuracy, and response time. The subsequent lessons shift focus to the crucial process of sensor readout, with Lesson 3 elucidating the concepts and design choices surrounding Analog to Digital Conversion (ADC) and quantization, and Lesson 4 highlighting the non-idealities one might encounter, including opamp specific issues.

Inclus

17 vidéos4 lectures5 devoirs

Led by Prof. Gaurav S. Kasbekar, the "Networking of IoT Nodes" module delves deep into the mechanisms and challenges of connecting diverse IoT nodes, ensuring seamless communication and data exchange. Lesson 1 lays the foundation by introducing the concept of IoT nodes, their diverse applications in sectors like agriculture, healthcare, smart homes, and infrastructure, and outlines the challenges in their networking. Lesson 2 ventures into low power, low data rate networks, illuminating participants on the IEEE 802.15.4 standard, as well as cutting-edge technologies like LoRa and SigFox. In Lesson 3, the spotlight is on the integration of constrained devices, offering insights into 6LoWPAN, header compression, fragmentation, and routing protocols. Rounding off the module, Lesson 4 dives into messaging protocols essential for IoT, with a comprehensive overview of CoAP and MQTT, their formats, and communication intricacies.

Inclus

22 vidéos4 lectures5 devoirs

Led by Prof. Rajbabu Velmurugan, in the "Data Analysis for IoT" module, learners delve into the critical aspects of analyzing vast amounts of data generated by IoT devices. Beginning with an exploration of the significance of data analysis specifically for IoT in Lesson 1, participants will be introduced to the components, feasibility, and various types of learning methods tailored for IoT datasets, with hands-on Python-based implementations. Lesson 2 offers a deeper dive into specific data analysis techniques, encompassing linear regression, time-series models, and clustering methodologies. With a blend of theoretical insights and practical demonstrations, this module ensures that learners are well-equipped to harness the power of data in the IoT domain. Concluding with a special message from the CEO of TIH-IoT. This module is a blend of theoretical knowledge, practical insights, and real-world applications, ensuring learners are well-equipped to navigate the networking landscape of IoT.

Inclus

13 vidéos4 lectures3 devoirs

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (10 évaluations)
Prof. Rajbabu Velmurugan
IIT Bombay
1 Cours2 045 apprenants

Offert par

IIT Bombay

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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HR
5

Révisé le 13 août 2024

RR
5

Révisé le 6 sept. 2024

MP
5

Révisé le 9 août 2024

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