Informazioni in aggiornamento fino al 30/06/2026 CODICE 108848 ANNO ACCADEMICO 2026/2027 CFU 6 cfu anno 3 INGEGNERIA DELL'ENERGIA 11438 (L-9) - SAVONA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/03 LINGUA Italiano SEDE SAVONA PERIODO 2° Semestre PRESENTAZIONE L’insegnamento introduce lo studente ai concetti di base delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (ICT) relative ad Internet, alla cybersecurity, al machine learning ed all'elaborazione dei segnali in applicazioni al settore energetico. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI L'insegnamento si propone di fornire allo studente conoscenze essenziali su tematiche di reti di telecomunicazioni ed elaborazione/analisi dei segnali in contesti legati ai sistemi per la produzione di energia, con particolare attenzione all'ambito di Industria 4.0. Alla fine del corso, lo studente conoscerà i principi di base delle reti di telecomunicazioni, le principali tecnologie/standard relativi alle reti wired e wireless applicabili in ambienti industriali, l’architettura ed i protocolli Internet e gli aspetti di base relativi al tema della cyber security. Avrà inoltre appreso i concetti essenziali relativi alla rappresentazione dell'informazione analogica e digitale e all'analisi dei dati mediante machine learning OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Alla fine dell'insegnamento, lo studente conoscerà i principi di base delle reti di telecomunicazioni, l’architettura ed i protocolli Internet e gli aspetti di base relativi al tema della cyber security. Avrà inoltre appreso i concetti essenziali relativi alla rappresentazione dell’informazione analogica e digitale e all'analisi dei dati mediante machine learning. Tali conoscenze saranno calate nel contesto delle applicazioni industriali al settore energetico. PREREQUISITI Non sono previsti requisiti specifici. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni frontali. Si invitano gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali a contattare il docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e forniscano idonei strumenti compensativi. Si rammenta inoltre che la richiesta di misure compensative/dispensative per gli esami dovrà essere inviata, usando il modulo al seguente link https://modulionline.unige.it/richiesta-adattamenti#no-back, al docente del corso, al referente DIME (federico.scarpa@unige.it) e al settore (inclusione.studenti@info.unige.it) almeno 7 giorni lavorativi prima della prova, come da linee guida presenti al link https://unige.it/disabilita-dsa/richiesta-servizi PROGRAMMA/CONTENUTO Principi di base delle reti di telecomunicazioni Architettura e protocolli Internet Aspetti di base relativi al tema della cyber security Principi della rappresentazione dell'informazione analogica e digitale Aspetti di base relativi all'analisi dei dati mediante machine learning Casi di studio sull'applicazione di tecniche di machine learning nel settore energetico Cenni di deep learning TESTI/BIBLIOGRAFIA Slide utilizzate a lezione, disponibili sul sito dell'insegnamento in AulaWeb Hastie T., Tibshirani R., and Friedman J., Gli elementi dell'apprendimento statistico, Piccin, 2025 Bishop C., Pattern recognition and machine learning, Springer, 2006 Bishop C., Bishop H., Deep learning, Springer, 2024 Carlson A. B., Crilly P., Communication systems, McGraw-Hill, 2009 Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., Deep learning, MIT Press, 2016 Kurose J. F., Ross K. W., Computer networking: a top-down approach, 7th Edition, McGraw-Hill, 2017 Stallings W., Data and computer communications, 10th Edition, Prentice Hall, 2013 Stallings W., Wireless communication networks and systems, Global Edition, Prentice Hall, 2016 Tanenbaum A. S., Wetherall D. J., Computer networks, 5th Edition, Prentice Hall, 2010 DOCENTI E COMMISSIONI GABRIELE MOSER Ricevimento: Su appuntamento. RAFFAELE BOLLA Ricevimento: Per appuntamento da fissare via email o al termine della lezione. LEZIONI INIZIO LEZIONI https://corsi.unige.it/corsi/11438/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Esame orale sui contenuti del programma dell'insegnamento. MODALITA' DI ACCERTAMENTO Nell'ambito dell'esame orale saranno valutate la conoscenza dei contenuti dell'insegnamento da parte dello studente e la sua capacità di discutere l'applicazione e l'utilizzo nell'ambito energetico delle metodologie e tecnologie ICT studiate. ALTRE INFORMAZIONI Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento. Agenda 2030 Istruzione di qualità Lavoro dignitoso e crescita economica Imprese, innovazione e infrastrutture