Argomenti del programma: Il corso introduce le tecnologie abilitanti, i linguaggi, i protocolli, le architetture software e le applicazioni legate al paradigma emergente dell’Internet of Things (IoT). Dopo una breve introduzione alle tematiche del pervasive computing ed ai suoi campi di utilizzo emergenti (Industry 4.0, domotica, intelligent transportation systems, dispositivi wearable, etc), il corso fornisce una panoramica esaustiva degli…
Corso di laurea: Ingegneria elettronica · Laurea magistrale (LM-29) · 1º anno · 2º semestre · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU / esame facoltativo · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU
Argomenti del programma: Il corso introduce le tecnologie abilitanti, i linguaggi, i protocolli, le architetture software e le applicazioni legate al paradigma emergente dell’Internet of Things (IoT). Dopo una breve introduzione alle tematiche del pervasive computing ed ai suoi campi di utilizzo emergenti (Industry 4.0, domotica, intelligent transportation systems, dispositivi wearable, etc), il corso fornisce una panoramica esaustiva degli…
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Slides e dispense rese disponibili tramite Virtuale.
Argomenti del programma: Il corso affronta tematiche legate alla progettazione e realizzazione di sistemi ed applicazioni ubiqui e context-aware , resi oggi possibili dalla diffusione pervasiva di dispositivi in grado di fare sensing dell’ambiente e di elaborare i dati raccolti. Il programma del corso è suddiviso in tre blocchi principali.
Argomenti del programma: Il corso introduce le tecnologie abilitanti, i linguaggi, i protocolli, le architetture software e le applicazioni legate al paradigma emergente dell’Internet of Things (IoT). Dopo una breve introduzione alle tematiche del pervasive computing ed ai suoi campi di utilizzo emergenti (Industry 4.0, domotica, intelligent transportation systems, dispositivi wearable, etc), il corso fornisce una panoramica esaustiva degli…
Per il Modulo 2 non viene usato un unico testo di riferimento. Il materiale didattico sarà reso disponibile sulla piattaforma Virtuale.
Argomenti del programma: L’insegnamento è articolato in due moduli, di seguito denominati Modulo 1 e Modulo 2 . Il Modulo 1 è dedicato ai principi, alle metodologie, ai linguaggi e agli strumenti per la progettazione, modellazione e gestione di basi di dati , con particolare attenzione ai requisiti di scalabilità, persistenza, affidabilità e integrità dei dati.
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Argomenti del programma: - Elementi di base della probabilità. probabilità condizionata. -Variabili aleatorie e distribuzioni univariate continue e discrete. - Distribuzioni multivariate. - teorema di Bayes. - Statistica descrittiva. - Statistica inferenziale: teorema del limite centrale, stima di parametri tramite metodo di massima verosimiglianza, intervallo di confidenza. - Regressione lineare e polinomiale.
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