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.
Piano Didattico
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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
2° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Robotics Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Compulsory activities for Embedded & Iot Systems
Compulsory activities for Robotics Systems
Compulsory activities for Smart Systems & Data Analytics
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3 modules among the following (Computer vision and Human computer interaction 1st year only; Advanced computer architectures 2nd year only; the other courses both 1st and 2nd year). Year 2023/24: Robot Programming and Control not activated
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.
Networked embedded & IoT systems (2023/2024)
Codice insegnamento
4S009004
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Offerto anche nei corsi:
- 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
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
IoT Systems
Networked embedded systems
Obiettivi di apprendimento
Il corso si propone di fornire le conoscenze necessarie alla specifica, modellazione, sviluppo e verifica di sistemi embedded di rete per applicazioni industriali, in particolare sistemi di automazione connessi, componenti ciberfisici, infrastrutture di rete ed applicazioni Internet-of-Things (IoT). Alla fine del corso lo studente dovrà mostrare di avere acquisito capacità di analisi e comprensione del funzionamento dei sistemi embedded di rete e IoT e delle problematiche relative alla loro progettazione, realizzazione, verifica, certificazione ed uso, in riferimento alle loro più importanti proprietà: prestazioni, affidabilità, sicurezza e privacy. Queste conoscenze consentiranno allo studente l’acquisizione di capacità di specifica, modellazione, progettazione e verifica di sistemi embedded di rete in ambito industriale e IoT, identificando i componenti più appropriati da integrare tra loro e con i macchinari produttivi e il sistema informativo aziendale. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di applicare ed approfondire gli argomenti del corso in autonomia.
Prerequisiti e nozioni di base
Conoscenza dei concetti fondamentali delle reti di comunicazione e dei protocolli dell'architettura TCP/IP. Programmazione in C, Python e Java anche mediante interfaccia a linea di comando. Capacità di utilizzo della shell di UNIX.
Programma
Teoria:
- Sistemi embedded di rete
- Sistemi embedded wireless e relativi protocolli di trasmissione
- Sistemi di controllo distribuiti
- Architetture di rete in ambito industriale
- Concetti avanzati di rete
Laboratorio:
- Strumenti di analisi di rete
- Il problema della sincronizzazione e Network Time Protocol (NTP)
- MQTT e Kafka
- Trasmissione multimediale su IP e problema della Qualità del Servizio
- Ottimizzazione di una infrastruttura di rete in ambito industriale
- Programmazione di dispositivi embedded di rete
Modalità didattiche
Lezioni frontali ed esercitazioni di laboratorio su computer.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Prova orale davanti al computer con domande su teoria e laboratorio
Svolgimento facoltativo di un progetto
- individuale o in gruppo
- per chi ha già svolto l’orale ottenendo un voto maggiore o uguale a 25
- impegno: 40 ore di lavoro
- da chiudere entro la fine di settembre
- possibili sinergie, a richiesta, con altri corsi, stage, tesi
- max 3 punti
Criteri di valutazione
Conoscenza delle nozioni teoriche e dimostrazione di saper utilizzare i vari strumenti trattati nelle esercitazioni di laboratorio.
Criteri di composizione del voto finale
Prova orale davanti al computer con domande su teoria e laboratorio: voto da 18 a 30.
Svolgimento facoltativo di un progetto:
- individuale o in gruppo
- per chi ha già svolto l’orale ottenendo un voto maggiore o uguale a 25
- impegno: 40 ore di lavoro
- da chiudere entro la fine di settembre
- possibili sinergie, a richiesta, con altri corsi, stage, tesi
- max 3 punti che si sommano al voto della prova orale.
Lingua dell'esame
English