SMART SMARTCITIES - Scuola di Ingegneria

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
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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
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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
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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
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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: [email protected]
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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