DATA3780 Applied Blockchain technology project Course description

Emnet gir en innføring i modelleringsbegrepet og forklarer hvordan vi bygger, implementerer og analyserer modeller knyttet til ingeniørfaglige problemstillinger. Emnet gir studentene trening i å utforske modeller gjennom bruk av analytiske og numeriske metoder, samt programmering og visualisering av resultater. Temaene som tas opp skal forberede og motivere studentene til videre studier innen matematisk modellering og datavitenskap.

The course builds on DAPE1400 Programming and DAPE2000 Mathematics with statistics. Students that do not have basic knowledge of programming and statistics must be prepared to make considerable individual efforts to acquire such knowledge.

It is an advantage if the student has prior knowledge of Blockchain tools, such as IBM Hyperledger, Azure BaaS, etc.

No requirements over and above the admission requirements.

After completing the course, the student is expected to have achieved the following learning outcomes defined in terms of knowledge, skills and competence:

Knowledge

The student:

• has a fundamental understanding of Blockchain technology
• has developed an awareness of a number of issues relating to Blockchain technology

Skills

The student:

• is capable of implementing simple applications of blockchain technology

General competence

The student:

• is capable of applying Blockchain-related technologies or principles to solve problems relevant for business and industry/society. 

Etter å ha gjennomført dette emnet har studenten følgende læringsutbytte, definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse.

Kunnskap

Studenten kan:

• forklare hva som menes med en matematisk modell.
• gi eksempler på bruksområder for matematiske modeller.
• gjøre rede for ulike beregningsmetoder og deres anvendelsesområde.
• kjenne til forskjellen på en deterministisk simulering og probabilistisk simulering.
• kjenne til standard visualiseringsteknikker.

Ferdigheter

Studenten kan:

• oversette et utvalg av modeller fra naturlover og beskrivelser til matematiske ligninger.
• bruke Python-programmering til å implementere modellene på datamaskin.
• bruke utforskende metode til å skaffe seg kunnskap om matematiske modeller.

Generell kompetanse

Studenten kan:

• lese og forstå tekster som tar for seg enkle matematiske modeller.
• overføre praktiske problemer til matematisk form.
• forklare og bruke grunnleggende numeriske algoritmer
• vurdere resultater fra matematiske beregninger

The following work requirements are mandatory and must be approved in order to prepare for the exam:

• A project outline that describes how the group will organise their work on the project.
• A standard learning agreement must be entered into between the project provider / supervisor and the student(s), and this must be approved by the course coordinator before the project can start.
• Three meeting minutes from supervisory meetings during the project period.
• An oral mid-term presentation, individual or in groups (max 5 students), 10 minutes + 5 minutes Q&A.

The deadlines for submitting the project outline and minutes of the meetings will be presented in the teaching plan, which is made available at the beginning of the semester.

Følgende arbeidskrav er obligatorisk og må være godkjent for å fremstille seg til eksamen:

To gruppeoppgaver hvor

• hver gruppe skal bestå av 1 til 4 studenter.
• hver gruppeoppgave leveres som en rapport på 6-12 sider
• hver oppgave kan leveres på nytt én gang dersom den ikke blir godkjent.

Individuell muntlig eksamen på omtrent 30 minutter som består av en studentledet presentasjon og påfølgende spørsmål. Eksamensresultat kan ikke påklages.

Ved ny eller utsatt eksamen kan en annen eksamensform bli benyttet eller en ny oppgave med en ny frist gis. Hvis muntlig eksamen benyttes kan denne ikke påklages.

Studenten kan bruke egen PC til presentasjonen.

Two internal examiners. External examiners are used regularly.