Data Science

GENERALI L'obiettivo di questo corso è fornire una panoramica del vasto mondo delle tecnologie wireless e cablate che verranno utilizzate per gli ambienti intelligenti. Queste tecnologie saranno in grado di fornire infrastrutture di rete e piattaforme per l’elaborazione delle informazioni digitali utilizzate in ambienti urbani e in ambienti intelligenti. I recenti progressi in settori quali quelli dell’edge computing, dell'apprendimento automatico, delle reti wireless e rete di sensori consentono varie applicazioni ambientali intelligenti nella vita di tutti i giorni. L'obiettivo principale di questo corso è presentare e discutere i recenti progressi nell'area dell'Internet of Things, in particolare su tecnologie, architetture, algoritmi e protocolli per ambienti intelligenti con enfasi sulle applicazioni reali di ambienti intelligenti. Il corso presenterà gli aspetti di comunicazione e networking, nonché l'elaborazione dei dati da utilizzare per la progettazione dell'applicazione. Il corso proporrà due casi di studio nel campo degli ambienti intelligenti: monitoraggio del traffico veicolare per applicazioni ITS e reti wireless a basso consumo energetico. In entrambi i casi verranno forniti strumenti, modelli e metodologie per la progettazione di applicazioni per ambienti intelligenti. SPECIFICI • Conoscenza e capacità di comprensione: Conoscere i recenti progressi nell'area dell'Internet delle cose, in particolare su tecnologie, architetture, algoritmi e protocolli per ambienti intelligenti con enfasi sulle applicazioni e sulle piattaforme di elaborazione. • Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare criteri e tecniche di progettazione di piattaforme intelligenti per l’acquisizione dei dati, per la comunicazione in rete e per le applicazioni in contesti di ambienti intelligenti. • Autonomia di giudizio: saper analizzare benefici e limiti di progetti ambienti intelligenti. • Abilità comunicative: saper presentare progetti su ambienti intelligenti e di IoT, compresi vincoli progettuali, soluzioni e possibilità d’impiego. • Capacità di apprendimento: capacità di sviluppare studi più avanzati nell’ambito delle tecnologie di elaborazione e di rete in ambienti intelligenti.