康普顿斯大学硕士：
物联网硕士

内容

1. 物联网节点架构
2. 用于数据采集节点的开发板和处理器
3. 跨开发环境和硬件调试/验证
4. 常用的传感器 – 传感器的特点
5. 传感器处理器接口：ADC/DAC、I2C总线、SPI。
6. 采集系统的设计：设计规范。

网络、协议和接口I

1. 特别是互联网和物联网的一般概念：层、协议、数据包、服务、数据包网络的质量参数、应用、P2P通信、传感器网络、多媒体。
2. 链路级协议
3. 网络协议：IPv6。物联网的路由协议。
4. 传输服务：TCP、UDP、套接字编程。
5. 移动网络：漫游和交接，移动IP，ad hoc网络。
6. 沟通评估和管理工具。

网络、协议和接口II

1. WBAN和LowPAN网络。
2. LoWAN网络
3. 数据通信中的分层、议定书。
4. 数据传输中的链路级限制。向应用级协议的转变。
5. 主要的应用级协议
6. 数据流管理的工具：NODE-RED。

具体能力

1. 有能力使用HW设备进行物联网。
2. 有能力选择和评估物联网系统的通信和计算基础设施。
3. 有能力对非常规的传感器和执行器进行编程。
4. 有能力使用物联网中使用的不同网络协议。

内容

1. 批量数据处理
2. 大数据简介
3. NoSQL数据库
4. 大数据架构：成本和要求
5. 云中的大数据
6. 科学数据分析
7. 机器学习

物联网的智能基础设施设计

1. 规范和设计智能物联网系统的后端和前端。网络应用和服务或多平台开发
2. 访问开放和/或异质数据源以支持智能流程。
3. 智能分布式系统的设计和实施。利用分布式技术整合智能的机制。

4. 创建企业软件的平台（CORBA、RMI、.NET、J2EE）和新兴方法（区块链）。

5. 与企业软件（ERP、CRM、BPM、CMS）的整合，强调在数据源层面的整合。

人工智能应用于物联网

1. 对来自异质来源的数据进行计算感知：机器视觉、自然语言和其他感官能力。
2. 智能接口
3. 机器学习：深度学习。
4. 知识建模和表示。
5. 推理和决策技术。

具体能力

1. 了解在物联网背景下设计智能系统的主要技术的应用。
2. 了解物联网的概念和应用领域：机器人、家庭自动化、智能城市、智能交通、监测（医疗、环境、人）等。
3. 有能力开发旨在创建智能分布式系统的架构和组件。
4. 有能力分析、计划和评估从传感器获得的开放权限，和异质数据的获取、抽象和准备过程，特别是图像、数字和文本信号。
5. 有能力处理和分类NoSQL数据库中的大量异质数据。
6. 有能力开发和评估高级分析、数据挖掘和机器学习技术以及大数据的预测模型。
7. 选择并应用复杂的海量数据抽象化和可视化技术。
8. 实时选择和应用智能系统的推理和推理技术。

内容

1. 安全性和合法性
2. 安全的基本概念。
3. 通信的安全性（加密、签名、数字证书、PKI和相互认证）。
4. 系统安全（硬件、用户、安全编程和应用执行）。
5. 网络基础设施和服务安全（对不同层次的网络协议的攻击，防火墙，IDS/IPS和VPN）。
6. 欧洲与物联网有关的立法。数据保护。专利和知识产权。

具体能力

1. 了解物联网中安全和隐私的一般方面。
2. 有能力以安全的方式配置分布式设备网络。

内容

1. 边缘计算简介。动机。
2. 边缘人工智能。边缘的机器学习的基础结构和框架。
3. 边缘计算的特定目的架构。
4. 在边缘部署服务。虚拟化和容器。
5. 边缘计算的安全性。

具体能力

1. 了解真实物联网环境中边缘计算的主要驱动因素。
2. 有能力以安全和可扩展的方式在边缘部署应用程序。
3. 了解边缘计算加速的硬件级替代方案。
4. 严格适用于边缘计算的具体安全措施。