Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Tipologia di Attività formativa D e F

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:

Laurea interateneo in Ingegneria dei sistemi medicali per la persona - Immatricolazione dal 2025/2026

Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.

1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona

Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).

Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.

A partire dagli immatricolati A.A. 2022/2023 sarà possibile inserire autonomamente a libretto gli esami residuali offerti sia nel 2° sia nel 3° anno.

Per i seguenti insegnamenti non è necessaria la richiesta alla Commissione Pratiche Studenti: Basi di dati e web (Laurea in Bioinformatica); Biologia generale (Laurea in Bioinformatica); Biologia molecolare (Laurea in Bioinformatica); Probabilita' e statistica (Laurea in Informatica); Programmazione e sicurezza delle reti (Laurea in Informatica).

2. Attestato o equipollenza linguistica CLA

Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati A.A. 2021/2022 e A.A. 2022/2023 vengono riconosciute:

  • Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
  • Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).

Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 3 cfu complessivi, di tipologia D. Solo nel caso in cui la data di acquisizione della certificazione sia precedente al 27/10/2023 (data della delibera del Collegio didattico di Ingegneria dell'Informazione) potranno essere riconosciuti un massimo di 6 CFU, come precedentemente previsto. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.

Per gli immatricolati A.A. 2023/2024 i crediti per certificazioni linguistiche ulteriori a quelle previste dal piano didattico vengono riconosciuti come crediti sovrannumerari taf D.

Modalità di inserimento a librettorichiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it

3. Competenze trasversali

Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali

Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.  

4. CONTAMINATION LAB

Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona

ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.

5. Periodo di stage/tirocinio

Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui il VADEMECUM DELLE ATTIVITÀ DI TIROCINIO (indirizzo email della Commissione tirocini: tirocini-ismp@ateneo.univr.it ); qui la relativa pagina informativa (con link a moodle), qui informazioni su come attivarlo. 

Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto

Anno accademico:

Codice insegnamento

4S009889

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Periodo

II semestre dal 4 mar 2024 al 14 giu 2024.

Corsi Singoli

Autorizzato

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire le conoscenze tecniche sui componenti alla base delle applicazioni di monitoraggio e controllo remoto per la prevenzione, il coaching, la cura e la riabilitazione. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di saper comprendere i problemi di miniaturizzazione, robustezza, consumo energetico ed affidabilità alla base delle applicazioni di monitoraggio e controllo orientate alla persona e di saper applicare le conoscenze relative ai dispositivi indossabili e ai protocolli di comunicazione prossimi alla persona. Lo studente dovrà anche dimostrare di avere le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito delle reti di sensori e dei dispositivi indossabili.

Prerequisiti e nozioni di base

Elementi di reti di calcolatori

Programma

Teoria
- IoT e reti di sensori
- Componenti HW
- Architettura di rete
- Sincronizzazione temporale
- Gestione dell'energia
- Sicurezza e privacy
Esercitazioni di laboratorio
- Presentazione degli strumenti per le esercitazioni
- Introduzione all’uso di Nordic Thingy 52
- Set up dell’ambiente Python per progetti IoT
- Gestione del protocollo BLE in Python
- Raccolta dati in formato JSON con MongoDB
- Libreria Streamlit
- Sincronizzazione di una Body Area Network
- Implementazione di una Wireless Body Area Network
- Introduzione all’uso di Edge Impulse e Nordic Thingy 53
- Definizione di una pipeline per human activity recognition

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

La didattica sarà organizzata in lezioni frontali, esercitazioni e attività di autovalutazione.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in una prova scritta contenente domande ed esercizi.
E' inoltre possibile, ma non obbligatorio, realizzare:
- la presentazione di un approfondimento in ambito di reti di sensori e dispositivi indossabili;
- lo sviluppo di una applicazione web/mobile basata su reti di sensori e dispositivi indossabili;
- la configurazione e l'analisi di un simulatore per reti di sensori e oggetti smart.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- Aver compreso i principi alla base dell’architettura e del funzionamento di una rete di sensori, dei relativi protocolli di comunicazione, e delle principali tipologie di dispositivi indossabili necessari per lo sviluppo di sistemi di monitoraggio e controllo remoto di persone e oggetti.
- Essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico senza divagazioni.
- Saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.

Criteri di composizione del voto finale

La prova scritta è superata con un voto maggiore o uguale a 18/30 e permette di ottenere un voto massimo pari a 30/30.
La parte opzionale permette di ottenere fino a 4/30 punti da sommare al voto della prova scritta.

Lingua dell'esame

Italiano

Sustainable Development Goals - SDGs

Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita