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
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.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 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 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere 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 informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Paolo Fiorini
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Federated learning from zero to hero | D |
Gloria Menegaz
|
Embedded & IoT systems design (2022/2023)
Codice insegnamento
4S009003
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Offerto anche nei corsi:
- Embedded AI - PARTE II del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
- Architetture per lo IoT del corso Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche [LM-18/32]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
L'insegnamento è organizzato come segue:
Industrial IoT and Cyber-Physical Production Systems
Embedded and IoT Systems
Obiettivi di apprendimento
Il corso mira a fornire le seguenti conoscenze: tecniche per la progettazione automatica di sistemi embedded e IoT industriali a partire dalla loro specifica per passare attraverso la verifica, la sintesi automatica e il collaudo. Principali linguaggi per affrontare questo tipo di progetto e i più avanzati strumenti automatici per la loro manipolazione. Il tutto applicato in particolare anche alla progettazione, verifica e test di sistemi ciber-fisici per la produzione industriale. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere le seguenti capacità di applicare le conoscenze acquisite: identificare a partire dalle specifiche la miglior architettura per un sistema embedded e IoT industriale; modellare, progettare e verificare dispositivi analogico/digitali complessi; sviluppare software embedded e interagire con architetture IoT e cloud; partizionare una funzionalità tra hw, sw con attenzione alla rete e ai sistemi operativi; costruire relazione di progetto evidenziando gli aspetti critici risolti; riuscire a utilizzare ulteriori linguaggi per la progettazione di sistemi embedded e IoT industriali a partire da quelli studiati nel corso.
Prerequisiti e nozioni di base
Nessun prerequisito
Programma
A. Embedded & IoT Systems -> CPS Design:
* Modeling
- Embedded & IoT systems modeling
- SysML for systems modeling
* IoT & SW
- IoT and Cloud
- IoT Middleware
- Embedded software modeling
- Embedded AI software modeling
* IoT & HW
- High-level synthesis (HLS)
- verilog syntax
- HDL timing simulation
- RTL synthesis: verilog
B. IIoT and Cyber-Physical Production Systems:
* Modeling & VP
- SystemC-based design
- SystemC TLM
- Virtual platform modeling: IP-Xact
- Virtual platform design & FMI
* Industry 4.0
- I4.0: IoT and Industrial IoT
- I4.0: software hierarchy
- I4.0: MES
- I4.0: Data collection architecture
- I4.0: digital twin
Bibliografia
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 dell'A.A.21/22 sono disponibili le registrazioni di tutte le lezioni.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame è composto da due parti: teoria e laboratorio.
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.
Criteri di composizione del voto finale
L'esame finale consiste in una prova scritta contenente domande e esercizi.
È inoltre necessario fornire una relazione di tutte le attività di laboratorio per completare l'esame.
Il voto finale è la somma dell'esame di teoria e della valutazione della prova di laboratorio.
Lingua dell'esame
English