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EDGE COMPUTING

CODICE 106802
ANNO ACCADEMICO 2022/2023
CFU
  • 10 cfu al 2° anno di 8732 INGEGNERIA ELETTRONICA (LM-29) - GENOVA
  • SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/01
    LINGUA Italiano (Inglese a richiesta)
    SEDE
  • GENOVA
  • PERIODO 2° Semestre
    MODULI Questo insegnamento è un modulo di:
    MATERIALE DIDATTICO AULAWEB

    OBIETTIVI E CONTENUTI

    OBIETTIVI FORMATIVI

    Il corso intende fornire gli elementi fondamentali di edge computing, con particolare attenzione alla programmazione avanzata di microcontrollori. Gli argomenti trattati riguardano la conversione analogico-digitale, i protocolli di comunicazione, l’utilizzo di schede dedicate (es. MEMS), i sistemi operativi embedded. Ogni argomento è trattato attraverso numerosi esempi ed esercizi.

    OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

    Alla conclusione dell’insegnamento, lo studente conoscerà gli elementi fondamentali di edge computing, sarà in grado di sviluppare applicazioni su microcontrollore, gestire le periferiche, la temporizzazione, la conversione analogico-digitale, i protocolli di comunicazione, utilizzare e programmare schede sensori, i sistemi operativi real-time embedded. Al termine dell’insegnamento lo studente discuterà e svilupperà un progetto, utilizzando ed applicando in pratica le nozioni e gli esercizi affrontati nell’insegnamento 

    MODALITA' DIDATTICHE

    Lezioni frontali esercizi in aula con ausilio di slide, computer, scheda microcontrollore, componenti elettronici e sensori, sviluppo di progetti ed esercitazioni laboratoriali, discussione e realizzazione di progetti didattici complessi.

    PROGRAMMA/CONTENUTO

    Fondamenti di Edge Computing

    • Architetture Edge computing e applicazioni
    • Piattaforme per l’implementazione di sistemi basati sul paradigma Edge computing,
    • Ambienti di sviluppo software/hardware per microcontrollori, interfacce e sensori
    • Applicazioni Machine learning

    Microcontrollori ed applicazioni

    • Funzioni Base (GPIO, Interrupt, DMA) 
    • Comunicazione (UART/USART, I2C, SPI)
    • Clock tree
    • Timers
    • ADC/DAC
    • FreeRTOS
      • Gestione della memoria
      • Multitasking
      • Scheduling
      • Code
      • Software timers
      • Interrupt
      • Sincronizzazione (semafori, mutex, eventi)
    • Applicazioni di machine learning / IoT

    TESTI/BIBLIOGRAFIA

    IoT and Edge Computing for Architects, 2nd ed. di Perry Lea, ed. Packt Publishing

     

    Mastering STM32, 2nd ed. di C. Noviello, https://www.carminenoviello.com/mastering-stm32/
     

    Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow,  3rd  ed. di A. Géron, Ed. O’Reilly

    https://github.com/ageron/handson-ml2  

     

    DOCENTI E COMMISSIONI

    LEZIONI

    Orari delle lezioni

    L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

    ESAMI

    MODALITA' D'ESAME

    L’esame consiste nello sviluppo di in un progetto applicativo da concordare con il docente e discussione orale. Nell’impegno richiesto per il progetto, sara’ tenuto conto di necessita’ specifiche degli studenti lavoratori. Agli studenti con disturbi specifici di apprendimento (DSA) sarà consentita l’adozione di specifiche modalità e supporti che saranno stabiliti caso per caso in accordo col Delegato dei corsi d’ingegneria nella Commissione per l’inclusione di studenti con disabilità.

    MODALITA' DI ACCERTAMENTO

    Durante la prova orale lo studente, sulla base del progetto sviluppato, dovrà mostrare la comprensione degli argomenti affrontati nel corso, discutere le scelte progettuali, con l’ausilio del computer e delle schede elettroniche utilizzate a lezione, analizzare i risultati ottenuti.