L'insegnamento intende fornire allo studente i fondamenti architetturali e metodologici alla base della disciplina Internet of Things (IoT) attraverso lezioni teoriche e pratiche. Lo studente svilupperà competenze avanzate di protocolli di comunicazione in rete, integrazioni di dispositivi embedded, sensori, attuatori e piattaforme middleware per la realizzazione di sistemi IoT. Durante le lezioni pratiche saranno sperimentati diversi scenari applicativi, quali ad esempio quelli di home e manufacturing automation.

Alla fine dell'insegnamento lo studente avrà maturato conoscenze nei seguenti ambiti: - programmazione in Python - funzionamento di reti di calcolatori, Internet, paradigmi e protocolli di comunicazione - requisiti fondamentali per la progettazione, implementazione e gestione di ecosistemi IoT (Internet-of-Things) - scambio di dati in contesi e applicazioni IoT - tecniche di elaborazione dati raccolti da reti IoT.

Conoscenza degli elementi di base della programmazione e architetture dei sistemi di calcolo.

Introduzione alla digitalizzazione e all'Internet-of-Things Introduzione alla programmazione in python IoT nel contesto dell'Industry 4.0 e dei sistemi informative aziendali Dataformat per lo scambio di dati nell'IoT (es. XML, JSON) Paradigmi di comunicazione request/response e publish/subscribe Metodi di analisi dei dati Esempi di applicazioni industriali e analisi di casi di studio

L’insegnamento prevede una parte di lezioni teoriche che si terranno in aula e una parte di esercitazioni che si terranno in laboratorio e/o in aula e che richiederanno l’uso del proprio PC (o di quelli messi a disposizione degli studenti nei locali del corso). Le esercitazioni, tramite le quali lo studente familiarizzerà con gli strumenti di programmazione imparati a lezione, saranno orientate allo sviluppo di software per la gestione di dispositivi IoT e dei dati da essi campionati.

Non è previsto un libro di testo ufficiale. Le dispense utilizzate a lezione e la documentazione necessaria per lo svolgimento delle esercitazioni saranno rese disponibili sulla pagina web dell'insegnamento. Materiale aggiuntivo come documenti, articoli scientifici, collegamenti a siti Web, software e manuali, sarà reso disponibile anche sulla pagina web dell'insegnamento.

Slides; Dispense; Esercizi; Esercizi risolti; Esercitazioni di laboratorio; Esercitazioni di laboratorio risolte;

Modalità di esame: Elaborato progettuale individuale; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;

Exam: Individual project; Computer-based written test in class using POLITO platform;

... L'esame mira a valutare le capacità e le conoscenze sopra descritte mediante una valutazione in due parti: - La prima parte consiste in una prova scritta a libro chiuso che include sia esercitazioni che domande a risposta aperta. Il tempo consentito per il test è di 1.5 ore e il punteggio massimo è di 24 punti. - La seconda parte consiste nella valutazione delle relazioni sulle due esercitazioni di laboratorio. Il punteggio massimo totale per i report di laboratorio è 8 punti. La somma del punteggio del test e delle valutazioni di laboratorio produrrà il punteggio finale (massimo 32 punti corrispondenti a 30 e lode).

Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.