CODICE | 86958 |
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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 | AULAWEB |
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.
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.
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.
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
C. Noviello, Mastering STM32
https://www.carminenoviello.com/mastering-stm32/
Ricevimento: Su appuntamento: franz@elios.unige.it
FRANCESCO BELLOTTI (Presidente)
ALESSANDRO VERRI (Presidente)
ALESSANDRO DE GLORIA
LORENZO ROSASCO
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.
Come da calendario didattico
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Lavoro di progetto su un’applicazione a micro-controllore
L’accertamento avverrà nei colloqui preparatori e durante la progettazione/implementazione e nella discussione finale di un elaborato descrittivo del lavoro svolto.