SMARTCITIES SMART CITIES UNIVERSITÀ DI PISA Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Master Universitario di II livello in Regolamento e Programmi degli Insegnamenti II edizione 2014-2015 2014 Università di Pisa – Master in Smart Cities Versione 1.10 A cura di: Prof. Giuseppe Anastasi, Direttore del Master Dott.ssa Yasmin Calamita, Tutor UNIVERSITÀ DI PISA DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL’INFORMAZIONE Master Universitario di II Livello in Smart Cities Regolamento e Programmi degli Insegnamenti www.ing.unipi.it/smart-cities ANNO ACCADEMICO 2014/2015 Iit Istituto di Informatica e Telematica Comune di Pisa con il patrocinio di Indice Prefazione7 PARTE I9 Regolamento9 1. INTRODUZIONE 10 2. OBIETTIVI FORMATIVI 10 3. SBOCCHI PROFESSIONALI 10 4. REQUISITI PER L’ACCESSO 11 5. ISCRIZIONE E SELEZIONE 11 6. CONTRIBUTO DI ISCRIZIONE E AGEVOLAZIONI 12 7. ORGANIZZAZIONE DIDATTICA 12 8. ATTIVITA’ FORMATIVE 13 PARTE II15 Calendario e Date Utili 1. CALENDARIO DELLE ATTIVITA’ 2. SCADENZE E ALTRE DATE UTILI 15 16 16 PARTE III17 Strutture, Organi, Docenti 1. STRUTTURE DI RIFERIMENTO 2. DIRETTORE E CONSIGLIO 3. DOCENTI 4. INFORMAZIONI E CONTATTI 17 18 18 18 18 PARTE IV21 Programmi degli Insegnamenti 21 CLOUD COMPUTING FOR SMART CITIES (5 CFU) 22 DATA MINING FOR SMART SERVICES (5 CFU) Docente: Francesco Marcelloni23 INTERNET OF THINGS (5 CFU) Docente: Enzo Mingozzi 24 NETWORKING FOR SMART CITIES (5 CFU) Docente: Enrico Gregori 25 SMART CITINZENSHIP (3 CFU) Docente: Franca Delmastro 26 SMART LIVING (3 CFU) Docenti: Emilio Ancillotti, Raffaele Bruno 27 SMART NETWORKING INFRASTRUCTURE (3 CFU) Docente: Abraham Gebrehiwot 28 SMART PARTICIPATION (5 CFU) Docente: Andrea Passarella 29 SMART PHONE PROGRAMMING (5 CFU) Docente: Alessio Vecchio 30 WIRELESS SENSOR NETWORKS (5 CFU) Docente: Giuseppe Anastasi 31 Prefazione Il concetto di Smart City sta assumendo rilevanza sempre crescente e diverse città, anche in Italia, hanno attivato progetti per accrescere la sostenibilità, offrire servizi sempre più innovativi, consentire la partecipazione attiva dei cittadini, e supportare la loro socialità tramite servizi dedicati. In sintesi: migliorare la vivibilità. Nella realizzazione di questi obiettivi il ruolo di Internet e delle tecnologie ICT è, chiaramente, imprescindibile. In Europa diverse città hanno già attivato programmi specifici per dotarsi di soluzioni ICT che consentano di fornire tali servizi ai propri cittadini. Fra queste Amsterdam, Barcellona, Lione, Santander, Birmingham e altre. In Italia, il CNR, in collaborazione con l'ANCI, ha recentemente lanciato un programma per dotare alcune città delle più recenti tecnologie per Smart Cities. Nel panorama Europeo (e mondiale) le Smart Cities sono quindi una delle principali realtà tecnologiche che si stanno sviluppando, e stanno generando soluzioni innovative nel campo ICT con immediata applicazione, e che, in prospettiva, hanno le potenzialità di rivoluzionare la vivibilità e fruibilità delle città come le conosciamo ora. In questo contesto, il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell’Università di Pisa e l’Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa, con il patrocinio di Registro .IT (anagrafe dei domini Internet .it) e del Comune di Pisa, propongono il Master Universitario di II Livello in Smart Cities. Il Master, alla sua seconda edizione, è uno dei primi in Italia in questo settore e ha come obiettivo la formazione qualificata di persone esperte nelle tecnologie ICT per smart cities. Il piano formativo prevede, oltre ai normali corsi di lezioni ed esercitazioni, tre corsi di laboratorio finalizzati allo sviluppo pratico di applicazioni e servizi per smart cities, e un periodo di tirocinio in azienda. Il Direttore del Master Prof. Giuseppe Anastasi PARTE I Regolamento 1. INTRODUZIONE Il Master Universitario di II livello in Smart Cities (di seguito denominato Master) ha durata annuale e prevede lezioni ed esercitazioni (250 ore), attività di laboratorio (120 ore), e un tirocinio finale (400 ore), per un totale di 60 crediti formativi universitari (CFU). Il numero massimo di posti disponibili è 30. Questi possono essere coperti sia da iscritti ordinari che da uditori (in numero massimo di 10). Il numero minimo di iscritti richiesto per l’attivazione del Master è 12. Le attività didattiche frontali (lezioni, esercitazioni e laboratori) si svolgeranno nel periodo Febbraio - Novembre 2015 e saranno seguite dal tirocinio. Esse si articoleranno in 12 ore di attività settimanali, svolte nei soli giorni di venerdì pomeriggio e sabato. Gli insegnamenti e i laboratori saranno raggruppati in tre periodi didattici, separati da un opportuno intervallo per consentire lo svolgimento delle prove di verifica. Salvo particolari deroghe, si richiede la presenza ad almeno il 70% delle ore complessive di didattica frontale, con un limite del 50% per ogni singolo insegnamento o laboratorio. È ammessa la contemporanea iscrizione ad altro Master o ad altri Corsi di Studio Universitari, purché sia rispettato l’obbligo della frequenza. 2.OBIETTIVI FORMATIVI Il Master si propone la formazione qualificata di persone esperte nelle tecnologie ICT che abilitano il concetto di smart city. Nell’ambito del Master vengono presentate le principali tecnologie ICT per smart cities. Inoltre, vengono fornite le metodologie e le conoscenze necessarie al progetto e alla realizzazione di soluzioni innovative per smart cities. Il piano formativo prevede, oltre ai normali corsi di lezioni ed esercitazioni, tre corsi di laboratorio finalizzati allo sviluppo pratico di applicazioni e servizi per smart cities, e un periodo di tirocinio. Alla fine del Master, il candidato sarà in grado di progettare e realizzare applicazioni e servizi ICT per smart cities. Il Master si propone, in particolare, di approfondire le conoscenze relative ai seguenti argomenti: • • • • • • • Tecnologie ICT per smart cities Internet of Things Applicazioni basate su smart-phone Servizi di Cloud Computing per smart cities Smart participation Smart living Smart citizenship 3. SBOCCHI PROFESSIONALI Gli ambiti di occupazione per la figura professionale formata dal Master sono potenzialmente molto vasti e includono aziende pubbliche e private, pubblica amministrazione, e libera professione. In particolare, coloro che conseguono il diploma di Master potranno trovare la loro naturale occupazione in aziende, pubbliche o private, che si occupano di progettare e sviluppare applicazioni e servizi, basati su tecnologie ICT, per la città e i cittadini. Potranno, inoltre, trovare occupazione nella pubblica amministrazione (ad esempio Comuni ed altri enti pubblici territoriali) per la gestione di sistemi e servizi che abilitano il concetto di Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 10 smart city. Infine potranno esercitare la libera professione e proporsi come consulenti di enti pubblici territoriali per il progetto di soluzioni ad hoc. 4.REQUISITI PER L’ACCESSO L’ammissione al Master è riservata ai laureati in una delle seguenti discipline. Lauree Magistrali: 1. 2. 3. 4. 5. Informatica (LM-18) Ingegneria Informatica (LM-32) Ingegneria dell'Automazione (LM-25) Ingegneria delle Telecomunicazioni (LM-27) Ingegneria Elettronica (LM-29) Lauree Specialistiche: 1. 2. 3. 4. 5. Classe Classe Classe Classe Classe delle delle delle delle delle lauree lauree lauree lauree lauree specialistiche specialistiche specialistiche specialistiche specialistiche in in in in in Informatica (23/S) Ingegneria informatica (35/S) Ingegneria dell'automazione (29/S) Ingegneria delle telecomunicazioni (30/S) Ingegneria elettronica (32/S) Lauree del Vecchio Ordinamento: 1. 2. 3. 4. Informatica (73111) Ingegneria Informatica (73155) Ingegneria delle Telecomunicazioni (73164) Ingegneria Elettronica (73031) La Laurea deve essere conseguita entro la sessione di Dicembre 2014, e comunque prima della presentazione della domanda di ammissione. Non è richiesta l’abilitazione all’esercizio professionale. Possono anche essere ammessi al Master, in qualità di Uditori, candidati non in possesso di diploma di Laurea (in numero massimo di 10). Gli Uditori possono decidere se frequentare l’intero percorso formativo o solo particolari insegnamenti. Prima dell’inizio del Master, nel mese di Gennaio 2015, se necessario, sarà attivato un precorso di Programmazione Concorrente e Distribuita (basata sul linguaggio Java), destinato agli iscritti al Master che intendano colmare eventuali lacune nella preparazione personale. Coloro che nella carriera accademica precedente hanno acquisto conoscenze (certificate mediante esame universitario) su argomenti trattati nel Master possono chiedere il riconoscimento dei crediti relativi agli insegnamenti corrispondenti, fino ad un massimo di 12 crediti. Agli iscritti ordinari che avranno completato con successo tutte le attività formative previste, sarà rilasciato il diploma di Master a firma del Rettore dell'Università di Pisa. Agli uditori sarà rilasciato, invece, un attestato di partecipazione a firma del Direttore del Master. 5. ISCRIZIONE E SELEZIONE Per partecipare alla procedura di ammissione al Master il candidato dovrà presentare Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 11 domanda di pre-iscrizione collegandosi al Portale Alice dell’Università di Pisa (https://www. studenti.unipi.it/Home.do) secondo le modalità indicate nel bando pubblico. Le istruzioni dettagliate per la pre-iscrizione sono disponibili sul sito web del Master (www.ing.unipi.it/ smart-cities/). Le domande pervenute saranno soggette a selezione solo nel caso che il numero di domande sia superiore al numero massimo di posti disponibili. In tal caso sarà stilata una graduatoria sulla base dei curricula dei candidati. Coloro che sono ammessi dovranno effettuare l'iscrizione versando il contributo previsto entro la scadenza prevista nel bando. 6.CONTRIBUTO DI ISCRIZIONE E AGEVOLAZIONI Per gli iscritti ordinari il contributo di iscrizione è di Euro 2.200 da versare in tre rate, secondo le modalità specificate sul sito web del Master (www.ing.unipi.it/smart-cities/). Per gli Uditori il contributo di iscrizione è di Euro 1.400 da versare in 2 rate di 700 euro ciascuna, secondo le modalità specificate sul sito web del Master. Per gli Uditori che intendano seguire solo alcuni insegnamenti specifici il contributo di iscrizione è di Euro 300 per ogni singolo insegnamento. Qualora il numero degli insegnamenti sia superiore a 4, il contributo di iscrizione è di Euro 1.400 da versare in 2 rate. Per gli iscritti ordinari sono previste 3 agevolazioni per la contribuzione, finanziate dal Master stesso, ciascuna dell’importo di Euro 1000. La lista dei beneficiari sarà definita, alla fine delle attività didattiche frontali, in base ai seguenti criteri: • numero di crediti già acquisiti dal candidato e votazione riportata nei relativi esami. A tal fine non saranno considerati gli eventuali crediti acquisiti in precedenti percorsi formativi (es. Laurea Magistrale/Specialistica) e riconosciuti dal Consiglio del Master • percentuale di ore di attività didattiche frontali (lezioni, esercitazioni, laboratori) frequentate, rispetto al numero complessivo di ore già erogate Le agevolazioni di cui sopra sono incompatibili con qualsiasi altra forma di beneficio economico finalizzato all’iscrizione al Master. Pertanto, nel caso che l’allievo risulti beneficiario di più agevolazioni, dovrà optare per quella che ritiene più favorevole, anche tramite restituzione di quanto già eventualmente erogato. 7.ORGANIZZAZIONE DIDATTICA L'organizzazione del Master prevede due fasi formative distinte dedicate, rispettivamente, alle attività didattiche frontali (lezioni, esercitazioni e laboratori) e al tirocinio. La prima fase si articola in dieci insegnamenti che saranno tenuti presso l'Area della Ricerca del CNR di Pisa. Di tali insegnamenti, sette prevedono lezioni ed esercitazioni teorico-pratiche. I rimanenti tre sono corsi di laboratorio e comprendono, prevalentemente, esercitazioni sperimentali e attività di progetto. Per questa prima fase è richiesta la presenza ad almeno il 70% delle ore di didattica complessive, con il vincolo del 50% per ogni singolo insegnamento, salvo casi particolari da valutare individualmente. Per ogni insegnamento sono previste almeno due prove di verifica: la prima alla fine dell’insegnamento stesso, la seconda entro il mese di Luglio 2016. Ogni insegnamento Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 12 prevede una valutazione con un giudizio a cinque livelli: Insufficiente, Sufficiente, Buono, Distinto, Ottimo (eventualmente con lode). Nella seconda fase viene svolto il tirocinio, preferibilmente in azienda ma anche presso strutture dell'Università di Pisa o dell'Area della Ricerca del CNR di Pisa. I candidati che svolgono una qualificata attività lavorativa possono svolgere il tirocinio, su un argomento appropriato, presso l’azienda o ente in cui prestano la loro attività. Alla fine dell'attività di tirocinio, l'allievo redige una tesina riguardante l'attività svolta, che viene valutata dal Consiglio del Master. Le valutazioni relative a ciascun insegnamento contribuiscono, insieme alla valutazione della tesina, alla determinazione del giudizio finale sul candidato. 8.ATTIVITA’ FORMATIVE Ad ogni attività formativa (attività didattica frontale o tirocinio) sono associati un certo numero di crediti, che vengono acquisiti dall’allievo con il superamento di una prova di verifica. Gli insegnamenti previsti dal Master, con le ore di insegnamento e i crediti relativi, sono indicati nella tabella seguente. I programmi dei suddetti insegnamenti sono riportati nella Parte IV. Ore di Ore di lezione esercitazione Insegnamenti Smart Phone Programming Networking for Smart Cities Wireless Sensor Networks Cloud Computing for Smart Cities Data Mining for Smart Services Internet of Things Smart Partecipation Smart networking infrastructure Smart Citizenship Smart Living 20 20 20 20 20 20 20 Totale 140 Ore di laboratorio 16 16 16 16 16 16 16 112 40 40 40 160 Crediti 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 60 Il periodo di tirocinio previsto dal Master è di 400 ore, corrispondenti a 16 crediti. Esso si svolgerà, orientativamente, nel periodo Dicembre 2015 – Marzo 2016. In base ai progetti formativi proposti dalle aziende (o altri enti) e tenendo conto, ove possibile, delle esigenze degli allievi, il Consiglio del Master indirizza ciascun allievo verso una specifica azienda per un colloquio preliminare. Il tirocinio viene effettuato sotto la guida di due tutor, uno universitario (tutor interno) e uno appartenente all’azienda o ente in cui l’attività viene svolta (tutor esterno). Al termine del periodo di tirocinio, il candidato redige una relazione per descrivere il lavoro svolto e le metodologie utilizzate. La relazione viene valutata sulla base della qualità del materiale presentato e delle capacità di analisi e di sintesi dimostrate dal candidato nella stesura della relazione stessa. Qualora l’azienda e l’allievo concordino sull’opportunità di prolungare l’esperienza maturata, può essere previsto un ulteriore periodo di tirocinio dopo il conseguimento del titolo. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 13 PARTE II Calendario e Date Utili 1.CALENDARIO DELLE ATTIVITA’ Le attività formative previste dal Master si svolgono da Gennaio a Novembre 2015, secondo il seguente calendario di massima. • • • • Febbraio - Luglio 2015: Lezioni ed Esercitazioni Settembre - Novembre 2015: Laboratori Dicembre 2015 - Marzo 2016: tirocinio Marzo - Aprile 2016: valutazione finale e conseguimento del titolo. Le attività didattiche frontali si svolgono solo nelle giornate di venerdì pomeriggio e sabato (tutto il giorno) per complessive 12 ore settimanali. Gli insegnamenti e i corsi di laboratorio sono suddivisi in 3 periodi didattici che si svolgono in successione, come indicato di seguito. I Periodo Didattico (144 • • • • ore) Smart-Phone Programming Networking for Smart Cities Wireless Sensor Networks Cloud Computing for Smart Cities II Periodo Didattico (108 ore) • Internet of Things • Smart Participation • Data Mining for Smart Services III Periodo Didattico (120 ore) • Smart Networking Infrastructure (laboratorio) • Smart Citizenship (laboratorio) • Smart Living (laboratorio) I tre periodi didattici sono separati da opportuni intervalli, durante i quali vengono svolte le prove di verifica. 2. SCADENZE E ALTRE DATE UTILI Per l’edizione 2014-2015 le scadenze e le altre date utili sono le seguenti. Data 10 Dicembre 2014 19 Dicembre 2014 10 Gennaio 2015 16 Gennaio 2015 6 Febbraio 2015 31 Maggio 2015 30 Settembre 2015 Descrizione Scadenza per la presentazione della domanda di ammissione al Master Pubblicazione Elenco dei candidati ammessi a partecipare al Master Termine per l’iscrizione dei candidati ammessi. Termine per il pagamento della prima rata della tassa di iscrizione Inizio precorso (data da confermare) Inizio delle lezioni (data da confermare) Termine per coprire eventuali posti vacanti Termine per il pagamento della seconda rata della tassa di iscrizione Termine per il pagamento della terza rata della tassa di iscrizione Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 16 PARTE III Strutture, Organi, Docenti 1. STRUTTURE DI RIFERIMENTO Il Master è organizzato dal Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa in collaborazione con l’Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa. La direzione didattica/amministrativa del Master ha sede presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Largo Lucio Lazzarino 1, 56122 Pisa - tel. 050 2217 587, fax 050 2217 600. Le attività didattiche si svolgono presso l’Area della Ricerca del CNR, e gestite logisticamente dall’Istituto di Informatica e Telematica (via G. Moruzzi, località S. Cataldo, 1 - 56124 Pisa). 2.DIRETTORE E CONSIGLIO Il Direttore del Master è il Prof. Giuseppe Anastasi. Il Master è gestito da un Consiglio, composto come segue: • • • • • • Giuseppe Anastasi, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Raffaele Bruno, Istituto di Informatica e Telematica - CNR Enrico Gregori, Istituto di Informatica e Telematica - CNR Francesco Marcelloni, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Enzo Mingozzi, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Andrea Passarella, Istituto di Informatica e Telematica - CNR 3.DOCENTI Su indicazione del Consiglio del Master, l’attività di docenza viene svolta sia da Docenti Universitari che da Ricercatori e Tecnologi CNR. I docenti titolari del Master sono i seguenti. • • • • • • • • • • Giuseppe Anastasi, Università di Pisa (Wireless Sensor Networks) Emilio Ancillotti, IIT/CNR (Smart Living) Raffaele Bruno IIT/CNR (Smart Living) Franca Delmastro, IIT/CNR (Smart Citizenship) Abraham Gebrehiwot IIT/CNR (Smart Networking Infrastructure) Enrico Gregori, IIT/CNR (Networking for Smart Cities) Francesco Marcelloni, Università di Pisa (Data Mining for Smart Services) Enzo Mingozzi, Università di Pisa (Internet of Things) Andrea Passarella, IIT/CNR (Smart Participation) Alessio Vecchio, Università di Pisa (Smart-Phone Programming) 4. INFORMAZIONI E CONTATTI Sul sito Internet del Master (http://www.ing.unipi.it/smart-cities) sono presenti ulteriori informazioni sugli aspetti organizzativi e didattici. Per eventuali chiarimenti, si puo mandare una e-mail al seguente indirizzo: smart-cities@ ing.unipi.it. In alternativa si possono contattare la Tutor o il Direttore del Master, ai seguenti indirizzi. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 18 D.ssa Yasmin Calamita Tutor, Master in Smart Cities Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Largo Lazzarino 1 - 56122 Pisa Telefono 050 2217 587 E-mail: [email protected] Prof. Giuseppe Anastasi Direttore, Master in Smart Cities Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Largo Lazzarino 1 - 56122 Pisa Telefono 050 2217 559 E-mail: [email protected] Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 19 PARTE IV Programmi degli Insegnamenti CLOUD COMPUTING FOR SMART CITIES (5 CFU) Docente: Da Nominare Numero totale di ore di lezione: 20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI L’insegnamento si propone di illustrare i concetti fondamentali del Cloud Computing e delle tecnologie necessarie a comprendere e sviluppare soluzioni Cloud per le smart cities. Al termine dell’insegnamento lo studente sarà in grado di progettare e sviluppare servizi Cloude applicazioni MapReduce per l’elaborazione di dati a supporto di applicazioni e servizi per smartcities. PROGRAMMA DI MASSIMA CLOUD COMPUTING. Caratteristiche, modelli di servizio, modelli di deployment, modelli di business, principi di virtualizzazione hardware. Infrastrutture Cloud. Servizi per lo sviluppo di applicazioni su Cloud, servizi per la gestione dei dati su Cloud. Progettazione di applicazioni per Cloud. CLOUD DATA PROCESSING. Programmazione MapReduce. Ambiente di sviluppo HADOOP. Gestione dei file su HDFS. Il linguaggio PIG e il suo uso con HADOOP. Progettazione di algoritmi MapReduce su HADOOP. TESTI DI RIFERIMENTO • R. Buyya, J. Broberg, A. M. Goscinski. Cloud computing: Principles and Paradigms, John Wiley and Sons • J. Lin, C. Dyer. Data-Intensive Text Processing with MapReduce, available online. • J. D. Ullman, Anand Rajaraman, J. Leskovec. Mining of Massive Datasets, available online (chap 2). • Materiale didattico fornito dal docente. LABORATORIO Installazione e gestione di HADOOP. Elaborazione di dati testuali con HADOOP. Elaborazione di dati semi-strutturati con HADOOP. Elaborazione di grafi con HADOOP. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 22 DATA MINING FOR SMART SERVICES (5 CFU) Docente: Francesco Marcelloni Numero totale di ore di lezione: 20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI L’insegnamento si propone di fornire i concetti fondamentali relativi al data mining per sviluppare servizi intelligenti a supporto delle smart cities. In particolare, utilizzando esempi relativi ad applicazioni reali, saranno presentati i principali algoritmi per pre-processare i dati, per classificare e raggruppare dati, e per individuare outlier. Gli studenti acquisiranno la capacità di sviluppare ed applicare tecniche di data mining nel contesto di servizi a supporto delle smart cities. PROGRAMMA DI MASSIMA PREPROCESSAZIONE DEI DATI: pulizia (cleaning), integrazione, trasformazione e riduzione dei dati ed estrazione, selezione e analisi di rilevanza delle caratteristiche; CLUSTERING: concetti base, algoritmi di clustering per big data, metodi di valutazione dei risultati; CLASSIFICAZIONE: concetti base, alberi di decisione, classificatori bayesiani, classificatori lazy, metodi di valutazione dei risultati; INDIVIDUAZIONE DEGLI OUTLIER: metodi statistici e basati sulla prossimità; DATA MINING DISTRIBUITO: Esempi di algoritmi di data mining sviluppati con il paradigma map/reduce ed il framework Apache Hadoop. TESTI DI RIFERIMENTO • J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd ed., 2011 • Materiale didattico fornito dal docente LABORATORIO Le esercitazioni si svolgeranno utilizzando il software WEKA e la libreria Apache Mahout. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 23 INTERNET OF THINGS (5 CFU) Docente: Enzo Mingozzi Numero totale di ore di lezione: 20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI L’insegnamento ha lo scopo di spiegare i principi alla base dell’Internet of Things (IoT), ed illustrare le tecnologie e i protocolli allo stato dell’arte per la sua realizzazione. Lo studente imparerà a realizzare e configurare reti per l’interconnessione di Smart Objects ad Internet, ed a sviluppare applicazioni di rete per l’accesso alle risorse ed i servizi realizzati da tali nodi. PROGRAMMA DI MASSIMA ARCHITETTURE E PROTOCOLLI DI RETE. Richiami sulle tecnologie di rete di accesso. Internet working basato su IPv6 (6LowPAN, protocolli di routing L3). Gestione della mobilità: Intra/ Inter-network mobility, mobile IPv6, NeMo, proxy MIPv6. ARCHITETTURE E PROTOCOLLI DI LIVELLO APPLICATIVO. Soluzioni per l’integrazione di risorse e servizi realizzati da Smart Objects in applicazioni distribuite, in particolare basate su tecnologie web. Il Constrained Application Protocol (CoAP). Architetture e servizi RESTful per l’IoT (IETF CoRE). TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dl docente. LABORATORIO Realizzazione e configurazione di reti con Smart Objects. Sviluppo di applicazioni di rete per l’accesso agli Smart Objects. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 24 NETWORKING FOR SMART CITIES (5 CFU) Docente: Enrico Gregori Numero totale di ore di lezione: 20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI L’insegnamento si propone di fornire i concetti fondamentali relativi alle tecnologie di rete per ambienti di tipo Smart Cities. In particolare saranno presentate le tecnologie di rete utilizzate per le smart cities, le soluzioni a livello IP per la loro integrazione e gestione, e gli aspetti di coesistenza di ambienti IPv4 con ambienti IPv6 PROGRAMMA DI MASSIMA Concetti di base di networking for smart environment, Wireless LANs (WiFi),reti WIFI omogenee di grandi dimensioni, integrazione di reti WIFI eterogenee, reti Power Line, architetture di rete per smart cities, IPv6, utilizzo e coesistenza di soluzioni dualstack (IPv4 e IPv6) . TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 25 SMART CITINZENSHIP (3 CFU) Docente: Franca Delmastro Numero totale di ore di laboratorio: 40 OBIETTIVI Il laboratorio è dedicato all’acquisizione delle capacità di progettazione e programmazione di un’applicazione per dispositivi mobili dedicata a stimolare la partecipazione attiva dei cittadini nella raccolta e condivisione di informazioni utili al miglioramento della qualità della vita e della sostenibilità della città. PROGRAMMA DI MASSIMA AMBIENTI DI SVILUPPO. Sistema operativo Android. Gestione di Services e Activities. Comunicazione tra processi. Interazione con una piattaforma middleware Android per l’uso di primitive di sistema per comunicazioni wireless opportunistiche e scambio di informazioni di contesto. Interazione con sensori integrati in smartphones. Uso dello standard OGC SWE per la codifica di dati da sensori. SVILUPPO PROGETTI. Progettazione e realizzazione di applicazioni Android per la generazione e condivisione di contenuti generati dagli utenti e da reti di sensori basati sul paradigma di Mobile Social Networking. Le varie applicazioni che verranno sviluppate si differenzieranno in base alle tipologie di utenti coinvolti e dei contenuti generati. Esempi: monitoraggio di parametri di inquinamento ambientale; definizione collaborativa di percorsi urbani per attività di fitness, passeggio, eventi ricreativi; gestione del traffico; applicazioni di supporto ad utenti disabili o in difficoltà. TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 26 SMART LIVING (3 CFU) Docenti: Emilio Ancillotti, Raffaele Bruno Numero totale di ore di laboratorio: 40 OBIETTIVI Il laboratorio è finalizzato all’acquisizione delle capacità di progettazione di applicazioni per ambienti smart living su sistemi embedded. PROGRAMMA DI MASSIMA AMBIENTI DI SVILUPPO. Richiami sul sistema operativo Contiki (gestione dei processi con Protothreads, gestione della memoria e dei timer, COAP). Ambienti di emulazione e sviluppo per applicazioni in Contiki (Cooja). Compilazione e debugging. SVILUPPO PROGETTI. Progettazione e realizzazione di applicazioni per il risparmio energetico e la gestione automatizzata di dispositivi ed impianti in ambienti home/office. Esempi di tali applicazioni sono: sistemi di controllo per la personalizzazione degli impianti di illuminazione interna in funzione dei consumi elettrici desiderati e delle attività svolte negli ambienti; sistemi di controllo dei consumi elettrici di impianti di condizionamento basati su termostati intelligenti che autoregolano le temperature di setpoint; sistemi di gestione dei livello di comfort degli ambienti, ad esempio tramite il controllo automatizzato dei livelli di CO2. TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 27 SMART NETWORKING INFRASTRUCTURE (3 CFU) Docente: Abraham Gebrehiwot Numero totale di ore di laboratorio: 40 OBIETTIVI Il laboratorio si propone di progettare e gestire infrastrutture di rete molto eterogenee e di grandi dimensioni in ambienti di reti dualstack ( IPv4 e IPv6) e la federazione delle reti esistenti per creare una rete WiFi a copertura cittadina. Nel dettaglio, le conoscenze acquisite negli insegnamenti Networking for Smart Cities, Internet of Things e Wireless Sensor Networks verranno combinate nella realizzazione, gestione e monitoraggio di infrastrutture di rete dual-stack per smart cities. PROGRAMMA DI MASSIMA Richiami. IPv6 e IPv4 Address management, problematiche di NAT, vantaggi di connettività end-to-end, scelta degli apparati dual-stack. Progettazione, realizzazione e gestione dell’infrastruttura di rete: studio e realizzazione di meccanismi di transito da IPv4 a IPv6 utilizzando varie tecnologie, ad esempio Dual Stack, Tunnel manuali, 6to4, Teredo, Tunnel broker, NAT64/DNS64 ecc. Progettazione, realizzazione, gestione e sicurezza di reti WLAN 802.11b/g/a/n indoor e outdoor per ambienti di grossi campus e di rete cittadina e integrazione di essa con varie tecnologie L2 come Ethernet, UMTS, Power Line, 802.15.4, ect. Monitoraggio dell’infrastruttura di rete: realizzazione di tool di monitoraggio per comprendere il funzionamento del protocollo IPv6 in una LAN ed in particolare il protocollo NDP: Router solicitation/advertisement con tutte le opzioni, Neighbor solicitation/advertisment e redirect. Monitoraggio del protocollo Duplicate Address Detection e’utilizzo del protocollo MLD snoopping, monitoraggio e mitigazione di Rogue router advertisment, monitoraggio di IPv6 neighbor cache sui router, IPv4/IPv6 address correlation. Analisi, mediante strumenti di monitoraggio di rete realizzati, dei comportamenti di applicazioni, host, smartphone, switch e router in una rete dual-stack. TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 28 SMART PARTICIPATION (5 CFU) Docente: Andrea Passarella Numero totale di ore di lezione: 20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI L’insegnamento si propone di fornire i concetti di base per l’analisi dei dati e la progettazione e realizzazione di servizi e applicazioni in ambienti di Online e Mobile Social Networks. Gli studenti apprendono gli strumenti fondamentali per l’analisi e l’interpretazione di dati su larga scala ottenuti da Online Social Networks, e imparano a programmare applicazioni in ambienti di Online Social Networks (Facebook). Apprendono inoltre le principali architetture e protocolli di rete per progettare servizi ed applicazioni per Mobile Social Networks. PROGRAMMA DI MASSIMA Online Social Networks: strumenti di analisi di dati in Online Social Networks (tramite i principali indici sintetici di descrizioni delle proprietà del grafo delle reti sociali); proprietà note derivate dall’analisi delle Online Social Networks; correlazione tra il comportamento degli utenti nelle Online Social Networks e nello spazio fisico (mobilità, luoghi fisici preferiti, …). Differenze tra il social graph e l’interaction graph (grafo delle interazioni). Analisi dell’interaction graph e sue proprietà. Mobile Social Networks: Il paradigma delle comunicazioni opportunistiche in ambienti mobili (circolazione dell’informazione e disseminazione di dati in reti mobili sfruttando interazioni dirette peer-to-peer tra dispositivi mobili degli utenti, es., smartphones e tablets). Caratteristiche e modelli della mobilità umana, e utilizzo di queste informazioni per il progetto di reti mobili opportunistiche. Architetture e protocolli di rete per opportunistic networks. Cenni ad architetture ed applicazioni per la raccolta di dati dall’ambiente fisico con tecniche di participatory ed opportunistic sensing (sfruttando cioè la sensoristica disponibile sui dispositivi mobile degli utenti). TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. LABORATORIO Programmazione in ambiente Facebook per lo sviluppo di semplici applicazioni per l’interazione sociale tra utenti. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 29 SMART PHONE PROGRAMMING (5 CFU) Docente: Alessio Vecchio Numero totale di ore di lezione: 20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI L’insegnamento ha lo scopo di fornire le conoscenze fondamentali relative allo sviluppo di applicazioni per smartphone, con riferimento al sistema operativo Android. Gli studenti imparano a programmare applicazioni per smartphone in ambiente Android. PROGRAMMA DI MASSIMA Architettura del sistema operativo Android. Modello e ciclo di vita delle applicazioni. Ambiente di sviluppo. Componenti fondamentali: activity, service, content provider e broadcast receiver. Interfacce grafiche, esternalizzazione delle risorse, eventi. Memoria persistente. Programmazione di rete: HTTP, socket. Mappe e geo-localizzazione. Acquisizione di dati da sensori (accelerometro, giroscopio, fotocamera, etc). TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. LABORATORIO Durante le esercitazioni gli studenti, coadiuvati dal docente, metteranno in pratica gli argomenti visti nelle ore di lezione realizzando semplici componenti e applicazioni Android. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 30 WIRELESS SENSOR NETWORKS (5 CFU) Docente: Giuseppe Anastasi Numero totale di ore di lezione:20 Numero totale di ore di laboratorio: 16 OBIETTIVI Questo insegnamento si propone di fornire le basi teoriche e le metodologie fondamentali per il progetto di sistemi e applicazioni basati su reti di sensori. Gli studenti imparano a sviluppare applicazioni per smart cities basate su reti di sensori wireless. PROGRAMMA DI MASSIMA NODI SENSORI. Sensori attivi, passivi e semi-passivi. Principi di funzionamento. Architettura di un nodo sensore. Sistemi operativi e piattaforme software. Il sistema operativo Contiki. Applicazioni per smart cities basate su sensori/RFID. RETI DI SENSORI. Architettura. Scenari applicativi. Il problema energetico. Energy harvesting ed energy conservation. Aggregazione e compressione dei dati. Power management. Topology control. Protocolli di networking per reti di sensori. Lo standard IEEE 802.15.4/ZigBee. Esempi di applicazioni per smart cities. RETI DI SENSORI MOBILI. Reti di sensori con nodi mobili. Gestione dell’energia e discovery dei nodi mobili. Trasferimento opportunistico dei dati. Esempi di applicazioni per smart cities. TESTI DI RIFERIMENTO Materiale didattico fornito dal docente. LABORATORIO Sviluppo di applicazioni per smart cities, basate su reti di sensori wireless in ambiente Contiki. Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione 31 pa 20140909 IIT-CNR Master Universitario di II Livello in Smart Cities Università di Pisa - Dip. Ingegneria dell’informazione con il patrocinio di Iit Istituto di Informatica e Telematica Comune di Pisa 32
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