Vittorio SCARANO | INTERNATIONAL SCHOOL ON IOT
Vittorio SCARANO INTERNATIONAL SCHOOL ON IOT
cod. 0522500122
INTERNATIONAL SCHOOL ON IOT
0522500122 | |
DIPARTIMENTO DI INFORMATICA | |
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
INFORMATICA | |
2024/2025 |
OBBLIGATORIO | |
ANNO CORSO 2 | |
ANNO ORDINAMENTO 2016 | |
SECONDO SEMESTRE |
SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
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INF/01 | 6 | 30 | LEZIONE |
Obiettivi | |
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IL CORSO HA L’OBIETTIVO DI INTRODURRE LO STUDENTE ALLE TEMATICHE DI RICERCA INNOVATIVE NEL SETTORE DELL’IOT E ALLE METODOLOGIE PER LA CONDUZIONE DI REVISIONI SISTEMATICHE DELLA LETTERATURA. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE LO STUDENTE ACQUISIRÀ CONOSCENZA E COMPRENSIONE DI PROBLEMATICHE DI RICERCA NELL’AMBITO DELL’IOT. LO STUDENTE ACQUISIRÀ I FONDAMENTI METODOLOGICI PER LA REALIZZAZIONE DI REVIEW DELLA LETTERATURA PER UN PARTICOLARE TEMA DI RICERCA. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI ANALIZZARE LA LETTERATURA NEL SETTORE DELL’IOT E DI APPLICARE METODOLOGIE PER LA PRODUZIONE DI REVISIONI SISTEMATICHE DELLA LETTERATURA. AUTONOMIA DI GIUDIZIO LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI VALUTARE L’ATTINENZA DI ARTICOLI SCIENTIFICI RISPETTO AD UNA PARTICOLARE TEMATICA DI RICERCA E DI ORGANIZZARE I RISULTATI DELL’ANALISI DELLA LETTERATURA RISPETTO A DELLE DOMANDE DI RICERCA. ABILITÀ COMUNICATIVE LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI COMUNICARE I RISULTATI DI UNA ANALISI DELLA LETTERATURA ATTRAVERSO UN ARTICOLO SCIENTIFICO E UNA PRESENTAZIONE ORALE. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI UTILIZZARE BANCHE DATI DI ARTICOLI SCIENTIFICI, COMPRENDERE E INTERPRETARE ARTICOLI SCIENTIFICI, PROCEDERE ALL’AGGIORNAMENTO CONTINUO DELLE PROPRIE CONOSCENZE, UTILIZZANDO LA LETTERATURA TECNICA E SCIENTIFICA. |
Prerequisiti | |
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GLI STUDENTI DEVONO AVERE CONOSCENZA PREGRESSA DEI FONDAMENTI DI INTERNET OF THINGS, DATA ANALYTICS, DISTRIBUTED SYSTEMS, SOFTWARE DEPENDABILITY, AND SECURITY. |
Contenuti | |
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I CONTENUTI DELL'INSEGNAMENTO INCLUDONO: - ENGINEERING DISTRIBUTED IOT SYSTEMS - IOT STREAM MINING - TIME SERIES ANALYTICS FOR IOT AND SMART CITIES - NEAR REAL TIME ANALYTICS ON THE EDGE - INTELLIGENT IOT APPLICATIONS - LOW-POWER WIRELESS NETWORKING AND LOCALIZATION FOR THE INTERNET OF THINGS - ENERGY EFFICIENCY OF MOBILE APPLICATIONS IN THE INTERNET OF THINGS - SECURITY OF CYBER-PHYSICAL AND IOT SYSTEMS - TRUSTED EXECUTION ENVIRONMENTS FOR IOT - HARDWARE SECURITY FOR IOT - ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR IOT SYSTEMS |
Metodi Didattici | |
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L'INSEGNAMENTO PREVEDE DELLE LEZIONI TEMATICHE CON PRESENTAZIONE DEI PRINCIPALI RISULTATI DI RICERCA, DEI METODI E DEGLI STRUMENTI NEL SETTORE DELL'INTERNET OF THINGS. LE LEZIONI VEDRANNO LA PARTECIPAZIONE DI ESPERTI DI FAMA INTERNAZIONALE CON DEI SEMINARI TEMATICI. |
Verifica dell'apprendimento | |
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IL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DELL’INSEGNAMENTO È CERTIFICATO MEDIANTE IL SUPERAMENTO DI UN ESAME CON VALUTAZIONE IN TRENTESIMI. LA VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO PREVEDE LA CONSEGNA DA PARTE DELLO STUDENTE DI UN SURVEY DELLA LETTERATURA SU UNA DELLE TEMATICHE TRATTATE E LA SUCCESSIVA PRESENTAZIONE E DISCUSSIONE ORALE. LA VALUTAZIONE SI BASERÀ SUI SEGUENTI CRITERI: - CHIAREZZA NELLA DESCRIZIONE E NELLA PRESENTAZIONE DEL SURVEY - AMPIEZZA DEL SURVEY - PADRONANZA DEGLI ARGOMENTI - CAPACITÀ DI ANALISI CRITICA |
Testi | |
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DISPENSE DEL DOCENTE. ARTICOLI SCIENTIFICI SUGGERITI DAI DOCENTI. |
Altre Informazioni | |
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CONTACT INFORMATION: ANDREA DE LUCIA: ADELUCIA@UNISA.IT FRANCESCO PALMIERI: FPALMIERI@UNISA.IT GIUSEPPE POLESE: GPOLESE@UNISA.IT VITTORIO SCARANO: VITSCA@UNISA.IT |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-07]