Disciplina Curricular
Internet das Coisas ICoi
Curso de Especialização em Data Science - 1_PGDSc 2017/18
Contextos
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 768 - PGDSc - Grupo 4
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
No final do semestre letivo os alunos devem compreender os fundamentos técnicos da evolução da Internet com muitos dispositivos/objetos/sensores/atuadores ligados, permitindo a integração de sistemas individuais, domésticos e industriais na Internet. Os alunos deverão compreender os desafios técnicos, tecnológicos e sociais que se colocam ao desenvolvimento da Internet das Coisas (IdC). Deverão ainda compreender e ser capazes de descrever as principais tecnologias e arquiteturas empregues nestes sistemas, sendo também capazes de aplicar algumas delas na prática. No final do semestre, os alunos terão conhecimentos sobre as áreas aplicacionais da IdC, tecnologias de sensores inteligentes e de redes para IdC, protocolos de comunicação e aspetos de segurança nos sensores, redes e sistemas. Saberão também de que forma se pode atender a requisitos de execução atempada, de eficácia e de custo das aplicações, ao mesmo tempo que lidam com grandes quantidades de dados usando técnicas de aprendizagem automática, processamento, análise e visualização de dados.
Programa
1. Introdução à Internet das Coisas: evolução tecnológica e tendências de evolução da informática, redes e sensores, contextualização face a computação na nuvem, sistemas ciberfísicos e indústria 4.0. 2. Apresentação e discussão de áreas aplicacionais: transportes, indústria, monitorização ambiental, saúde, gestão energética em edifícios, redes inteligentes, cidades inteligentes. 3. Tecnologia dos sensores: micro-tecnologias, sensores inteligentes, aspetos energéticos. 4. Tecnologia das redes e pilha protocolar: IEEE 802.15.4, 6LoWPAN, IPv6, ROLL, RPL, CoRE, CoAP. 5. Aspetos de segurança (confidencialidade, integridade e disponibilidade) nos sensores, redes e sistemas: conceitos, tecnologias. 6. Outros requisitos não funcionais (computação atempada, qualidade dos dados, custo): paradigma “edge computing”, arquitetura baseada em eventos, escalonamento em tempo-real. 7. Ciência dos dados para a Internet das Coisas: estatística e aprendizagem máquina, análise e visualização de grandes quantidades de dados, processamento em tempo-real, armazenamento na nuvem e em bases de dados NoSQL. 8. Estudo de casos: desenvolvimento integrado na nuvem (aplicações larga-escala centradas no utilizador), desenvolvimento na borda do sistema (interação com o mundo físico – sistemas ciberfísicos, controlo, comportamentos autónomos e inteligentes).
Métodos de ensino e avaliação
As aulas teóricas consistirão na exposição das matérias enumeradas nos conteúdos programáticos, fornecendo noções essenciais, visões de conjunto e relacionando as diferentes matérias numa matriz coerente. Os aspetos teóricos mais importantes serão abordados com detalhe, sendo ainda mais aprofundados nas aulas teórico-práticas. Nas aulas teórico-práticas será feita a ponte entre aspetos teóricos e aspetos práticos, ensinando os alunos a aplicar técnicas ou conceitos. Nestas aulas os alunos serão também expostos a tecnologias, técnicas ou ferramentas concretas, cuja aplicação será feita no contexto de um projeto prático. A avaliação dos alunos compreende três componentes: Exame (50%), projeto de grupo (30%) e trabalhos individuais (20%).