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| Corso | Ingegneria dell'Informazione |
| Curriculum | Curriculum unico |
| Orientamento | Orientamento unico |
| Anno Accademico | 2018/2019 |
| Crediti | 6 |
| Settore Scientifico Disciplinare | ING-INF/01 |
| Anno | Terzo anno |
| Unità temporale | Secondo semestre |
| Ore aula | 48 |
| Attività formativa | Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a) |
| Docente | MASSIMO MERENDA |
| Obiettivi | Il corso di Laboratorio di Elettronica intende consentire agli studenti di svolgere un’intensa attività sperimentale finalizzata all’acquisizione di strumenti e tecniche per la progettazione, il test e la diagnosi di circuiti ed apparati elettronici i cui aspetti teorici sono stati affrontati in altri corsi fondamentali di elettronica. Gli studenti imparano innanzitutto ad utilizzare correttamente la strumentazione di base in dotazione al Laboratorio (generatori di segnali, oscilloscopi, alimentatori, multimetri) e successivamente passano alla realizzazione di circuiti analogici e digitali via via più complessi. Rientra altresì fra le finalità del Corso l’apprendimento dell’utilizzo di strumenti CAD di simulazione circuitale analogica e digitale, e per la progettazione di circuiti stampati (PCB). |
| Programma | Elettronica analogica (0,5 credito) Introduzione. Introduzione alla strumentazione di laboratorio per la caratterizzazione di circuiti analogici. Cenni sugli alimentatori stabilizzati. Strumenti CAD per la progettazione di circuiti elettronici. Elettronica digitale (4 crediti) Introduzione ai microcontrollori e sistemi embedded. Set di istruzioni, formato indirizzi delle istruzioni. Architettura RISC, esempi di set di istruzioni CISC e RISC. Modi di funzionamento, registri, oscillatore. Porte I/O, memorie, interrupt, timer, ADC, UART, i2c, SPI, watchdog. Controllo di potenza per sistemi IoT a batteria; caratteristiche statiche e dinamiche. Il sistema di sviluppo ST: Integrated Development Environment (IDE). Progetti, programmazione e debug del firmware. Programmazione e montaggio di circuiti per l’elaborazione di segnali analogici/digitali. Interfacce di comunicazione per IoT. Intelligenza Artificiale (Machine Learning) applicata all’IoT (1,5 crediti) Principali caratteristiche e applicazioni del Machine Learning e dell’IA (Intelligenza Artificiale). L'ambiente di sviluppo: Python, Jupyter, Tensorflow. Tipologie di reti. Importare i dati e lavorare con Dataset pubblici. Descrizione dei Modelli e Algoritmi. Apprendimento e test. Esempi reali. Integrazioni con dati misurati in real-time da sistemi IoT. |
| Testi docente | Appunti delle lezioni. Materiabile scaricabile dalla rete consigliato dal docente. |
| Erogazione tradizionale | Sì |
| Erogazione a distanza | No |
| Frequenza obbligatoria | No |
| Valutazione prova scritta | No |
| Valutazione prova orale | Sì |
| Valutazione test attitudinale | No |
| Valutazione progetto | Sì |
| Valutazione tirocinio | No |
| Valutazione in itinere | No |
| Prova pratica | Sì |
| Descrizione | Avviso | |
|---|---|---|
| Ricevimenti di: Massimo Merenda | ||
| Gli studenti si ricevono il mercoledì dalle 11 alle 12.30. In alternativa, il ricevimento può essere concordato via email. |
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