COMPUTATIONAL INTELLIGENCE IN THE INTERNET OF THINGS MOD.B

COMPUTATIONAL INTELLIGENCE IN THE INTERNET OF THINGS MOD.B

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iten
Codice
86958
ANNO ACCADEMICO
2019/2020
CFU
5 cfu al 2° anno di 8732 INGEGNERIA ELETTRONICA (LM-29) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-INF/01
LINGUA
Italiano (Inglese a richiesta)
SEDE
GENOVA (INGEGNERIA ELETTRONICA )
periodo
2° Semestre
moduli
Questo insegnamento è un modulo di:
materiale didattico

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

The goal of the course is to provide the students with operational expertise in design and development of intelligent systems based on the Internet of things (IoT). The second part is about artificial intelligence techniques (neural networks, genetic algorithms, SVM, simulated annealing, etc.). Applications and projects are foreseen in several areas of IoT, such as mobility, health, energy management, etc.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Partendo da livelli di conoscenza elementari riguardo all’architettura dei microcontrollori e allo sviluppo di applicazioni, il corso approfondisce moduli avanzati dei microcontrollori (timers, comunicazione seriale, comunicazione wireless, MEMS, sistemi operativi real-time) e la loro programmazione. L’acquisizione di tali conoscenze metterà lo studente in grado di progettare  e sviluppare vari tipi di applicazioni basate su microcontrollore, per quanto riguarda sia l’acquisizone di dati da sensori, sia il processamento su scheda, anche utilizzando opportuni algoritmi di machine learning, sia l’invio di dati su cloud.

I risultati di apprendimento riguardano la realizzazione degli obiettivi formativi di cui sopra, attraverso l’implementazione di un progetto.

Modalità didattiche

Lezioni frontali, con utilizzo di slide, ed esercizi svolti al PC, utilizzando gli strumenti di sviluppo STM32. Ricevimento studenti. Proposta, realizzazione e discussione del progetto.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione all’edge computing

Clock tree

Timers (basi di tempi, input capture, generazione di forme d’onda)

Conversione ADC e DAC

Comunicazione seriale (SPI, I2C)

Accesso ai dati di sensori

Comunicazione wireless (Zigbee, Wifi, Bluetooth)

Sistemi operativi embedded real-time (Free RTOS)

Applicazioni di machine learning

TESTI/BIBLIOGRAFIA

C. Noviello, Mastering STM32
https://www.carminenoviello.com/mastering-stm32/

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Su appuntamento: franz@elios.unige.it

LEZIONI

Modalità didattiche

Lezioni frontali, con utilizzo di slide, ed esercizi svolti al PC, utilizzando gli strumenti di sviluppo STM32. Ricevimento studenti. Proposta, realizzazione e discussione del progetto.

INIZIO LEZIONI

Come da calendario didattico

ESAMI

Modalità d'esame

Lavoro di progetto su un’applicazione a micro-controllore

Modalità di accertamento

L’accertamento avverrà nei colloqui preparatori e durante la progettazione/implementazione e nella discussione finale di un elaborato descrittivo del lavoro svolto.