Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Ciências e Tecnologias da Informação
Departamento / Department
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Ano letivo / Execution Year
2021/2022
Pré-requisitos / Pre-Requisites
-
Objetivos Gerais / Objectives
O objetivo desta escola de verão é transmitir aos alunos de mestrado e de doutoramento conhecimentos teórico-prático e experimental sobre tecnologias utilizadas no desenvolvimento de sistemas inteligentes para ambientes para assistência da vida conhecidos como ?AAL?, ciência dos dados aplicada no AAL mas também a avaliação das características e adoção de AAL. O curso fornece uma visão geral das tendências futuras e investigação na área dos sensores inteligentes e algoritmos de AI. Durante o curso verão serão estudados os princípios da investigação e a aplicação das novas tecnologias ao nível dos serviços sociais e a tele-saude . Adquirir experiência com tecnologias software associadas aos sistemas inteligentes para AAL; O curso vai ajudar no desenvolvimento de competências no projeto, prototipagem e avaliação de componentes AAL. Serão considerados também transferência de conhecimentos sobre as normas e a propriedade intelectual.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Pretende-se desenvolver as seguintes competências: OA1. Identificar as tecnologias dos sensores inteligentes e eletrónica associada com aplicação em sistemas AAL para cuidados de saúde, como também para treino físico e cognitivo para pessoas de idade. OA2. Desenvolver competências que permitam identificar, analisar, projetar e implementar numa perspetiva estratégica e sustentável soluções digitais inovadoras para AAL; OA3 Desenvolver módulos de hardware e software específicos aos sistemas inteligentes e obter competências na integração para criação de sistemas inteligentes AAL otimizadas com alto nível de adoção. OA4. Projetar e implementar sistemas inteligentes caracterizadas pelas interfaces adaptativos e módulos de ciência de dados. OA5. Aumentar a capacidade de investigação e inovação para atingir os objetivos ligados ao trabalho de mestrado ou de doutoramento baseado no trabalho colaborativo e multidisciplinar com disseminação dos resultados de investigação.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1:Technologias para Sensores inteligentes incluindo tipos de deteção e eletrónica associada; CP2:Plataformas de computação, protocolos de comunicação e algoritmos de processamento para sensores inteligentes no Ecossistema IoT; CP3: Integração de módulos inteligentes em AAL considerando conceitos, métodos e metodologias - práticas co-design, barreiras e facilitadores na adoção de soluções AAL; CP4: Interfaces adaptativos AAL : Interfaces moveis AR e VR considerando as necessidades dos utilizadores. CP5: Ferramentas Software e algoritmos de ciência de dados para AAL; CP6 Projeto, Implementação e validação de sistema para AAL caracterizadas por funcionalidades ligadas a saúde inteligente, treino fisco e cognitivo, apoio na realização de tarefas diários e bem estar.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes
O alinhamento dos conteúdos programáticos (CP) com os objetivos de aprendizagem (OA) é o seguinte: OA1 - {CP1, CP2} OA2 - {CP1,CP2, CP3, CP4,CP5} OA3 - {CP1, CP2, CP3, CP4,CP6} OA4 - { CP4, CP6} OA5 - {CP1, CP2, CP3, CP4, CP5,CP6}
Avaliação / Assessment
Nas aulas teórico-práticas serão usados diapositivos ilustrados com exemplos, demonstrações de ferramentas, filmes pedagógicos de curta duração, sessões ?on-line? e apresentações de oradores convidados. Nas aulas práticas será realizado o trabalho de grupo focado em projetos para ?AAL? considerando a necessidade de transferência de conhecimento e de habilidades práticas, consolidando o processo de aprendizagem baseado no projeto, experimentação e validação. | A Avaliação tem por base a presença obrigatória do aluno em 70% de todas as atividades do curso, realização e apresentação do trabalho realizado. Avaliação específica é baseada em: 1) 20% - Assiduidade e participação nas sessões e nas atividades de tipo seminários e workshops 2) 50% - Trabalho/Projeto individual e/ou de grupo. 3) 30% - Participação no trabalho experimental no laboratório, apresentações do trabalho e demostrações de protótipos AAL nos seminários e workshops
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
O curso encontra-se organizada em módulos teóricos, teórico-práticos e de laboratório. Serão realizadas exposições relacionadas com os temas em análise, demonstrações, trabalhos de laboratório e realização e apresentação de projetos de grupo. Os métodos e técnicas pedagógicas que serão usados são: método expositivo, demonstrativo, interrogativo, métodos ativos, brainstorming, método de contingência de reforço, métodos experimentais e de simulação. Os conteúdos dos módulos da escola de verão são multidisciplinares incluindo em áreas de sensores inteligentes, de software para sensores inteligentes, protocolos de comunicação, interação, localização, robôs ciência de dados e adoção de tecnologias AAL. O trabalho de experimentação e de implementação de sistemas inteligentes para AAL vai contribuir para desenvolvimento de competências na área de implementação de sistemas AAL mas também para utilização, avaliação das características e a adoção destas características. Serão assim consideradas a promoção das competências OA1, OA2, OA3, OA4, OA5, preparando os alunos para investigação e trabalho colaborativo interdisciplinar.
Observações / Observations
-
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Nuno M. Garcia, Joel Jose P.C. Rodrigues, Eds, Ambient Assisted Living (Rehabilitation Science in Practice Series) 1st Edition, CRC Press, ISBN-13: 978-1439869840, 2016. IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases for the Internet of Things, Cisco Press, 2017. Subhas Chandra Mukhopadhyay, Octavian Postolache, Pervasive and Mobile Sensing and Computing for Healthcare, Springer 2013 Subhas Chandra Mukhopadhyay, Krishanthi P. Jayasundera, Octavian Postolache, Modern Sensing Technologies, Springer Nature Switzerland AG 2019 Tero Karvinen, Kimmo Karvinen, Ville Valtokari Make: Sensors: A Hands-On Primer for Monitoring the Real World with Arduino and Raspberry Pi (Inglês) 2º Edição
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Changzhan Gu e Jaime Lien, Short-Range Micro-Motion Sensing with Radar Technology (Control, Robotics and Sensors), IET, 2019 Samuel Greengard, The Internet of Things (The MIT Press Essential Knowledge series), 2015 Charles Bell, MicroPython for the Internet of Things: A Beginner?s Guide to Programming with Python on Microcontrollers 1st ed. Edição 2016 Gaston C. Hillar, Internet of Things with Python, Packt 2016 Korn, O. (2019). Social robots: technological, societal, and ethical aspects of human-robot interaction. Springer. D. Kent Shannon , David E. Clay (Author), Newell R. Kitchen (Author)Precision Agriculture Basics (ASA, CSSA, and SSSA Books) (Inglês) 1ª Edição, 2020 Anindya Nag, Subhas Chandra Mukhopadhyay, Printed Flexible Sensors: Fabrication, Characterization and Implementation (Smart Sensors, Measurement and Instrumentation), Springer 2019 Jose Ignacio Priego Quesada, Application of Infrared Thermography in Sports Science (Biological and Medical Physics, Biomedical Engineering), 2017
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16