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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.

Piano Didattico

A.A. 2024/2025

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
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Laurea magistrale in Computer Engineering for intelligent Systems - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
ING-INF/05
12
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/04
12
C
ING-INF/06

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2025/2026

InsegnamentiCreditiTAFSSD
3 modules among the following 
(A.A. 2025/2026 Internet of medical things not activated)
6
C
ING-INF/06
6
C
INF/01
6
C
INF/01 ,MED/50
6
C
MAT/07
6
C
ING-INF/04 ,MED/50
6
C
ING-INF/06 ,MED/37
24
E
-
Attivato nell'A.A. 2025/2026
InsegnamentiCreditiTAFSSD
3 modules among the following 
(A.A. 2025/2026 Internet of medical things not activated)
6
C
ING-INF/06
6
C
INF/01
6
C
INF/01 ,MED/50
6
C
MAT/07
6
C
ING-INF/04 ,MED/50
6
C
ING-INF/06 ,MED/37
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
4 modules among the following:
- 1st year: Advanced visual computing and 3d modeling, Computer vision, Embedded & IoT systems design, Embedded operating systems, Robotics 
- 2nd year: Advanced control systems
6
B
ING-INF/04
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/04
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities
6
F
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Embedded & IoT systems design  (2024/2025)

Codice insegnamento

4S009003

Docente

Franco Fummi

Coordinatore

Franco Fummi

Crediti

6

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Periodo

I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.

Corsi Singoli

Autorizzato

Orario Lezioni MoodleMoodle Seminari 1

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire conoscenze sulle tecniche per la progettazione automatica di sistemi embedded e IoT, partendo dalle loro specifiche per passare alla verifica, sintesi automatica e testing. Vengono descritte le principali architetture embedded e IoT, basate su CPU, processori tensoriali, GPGPU e FPGA e che costituiscono la parte cyber dei sistemi intelligenti. Vengono introdotte diverse tecniche di programmazione per affrontare le diverse architetture con l'obiettivo di progettare sistemi intelligenti cloud/edge efficaci. Queste competenze sono applicate a sistemi intelligenti sia industriali che biomedici seguendo le filosofie Industry 4.0 e Helathcare 4.0.

Prerequisiti e nozioni di base

Nessun prerequisito.

Programma

1: modeling
0 Course introduction: Industry and Healthcare 4.0
1 Embedded & IoT systems modeling
2 SysML for systems modeling

2: software
3 I4.0: software hierarchy
4 HC4.0: software hierarchy
5 IoT and Cloud
6 IoT Middleware
7 Embedded software modeling
8 Embedded AI and TinyML

3: hardware
9 High-level synthesis (HLS) introduction
10 High-level synthesis scheduling&allocation
11 verilog syntax
12 verilog syntax II
13 HDL timing simulation
14 RTL synthesis: verilog

4: platform
15 SystemC-based design
16 SystemC-based design II
17 Platform Based Design - SystemC
18 SystemC TLM
19 Virtual platform simulation & FMI

5: system
20 I4.0-HC4.0: IoT and Industrial IoT
21 I4.0-H4.0: Data Integration Hub
22 I4.0: digital twin
23 HC4.0: digital twin
24 I4.0: MES and Meta-MES

Bibliografia

Vai alla 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

Ogni lezione frontale di teoria viene esemplificata con attività di laboratorio. Entrambe sono supportate da materiale sul sito di elearning.
Sulle pagine Moodle vengono rese disponibili le registrazioni di tutte le lezioni.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame è composto da due parti: teoria e laboratorio.
La prova scritta contenente domande e esercizi sulla teoria.
È inoltre necessario fornire una relazione di tutte le attività di laboratorio per completare l'esame.

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 devono mostrare che:
- hanno compreso i principi delle architetture di sistemi embedded e IoT;
- sono in grado di modellare e simulare un sistema embedded e IoT complesso;
- sono in grado di progettare, verificare e testare un dispositivo digitale complesso;
- sono in grado di sviluppare software embedded che interagisce con il sistema operativo e la rete;
- sono in grado di applicare le conoscenze acquisite per risolvere scenari applicativi del mondo di Industria 4.0 e heathcare 4.0.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale è la somma del voto dell'esame di teoria e della valutazione della prova di laboratorio.

Lingua dell'esame

English