Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
04491
Acrónimo :
04491
Ciclo :
2.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Português

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
12.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
12.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
25.0h/sem
Trabalho Autónomo :
125.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Electrónica

Departamento / Department


Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação

Ano letivo / Execution Year


2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Os alunos devem estar familiarizados com conceitos de básicos de eletrónica, telecomunicações e informática.

Objetivos Gerais / Objectives


Aprender conceitos, técnicas e plataformas fundamentais do ecossistema Internet das Coisas (IoT) assim como realizar laboratórios ilustrativos de IoT.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


"No final da UC o aluno deverá ser capaz de: OA1. Descrever os principais componentes do ecossistema Internet das coisas a visão e as aplicações da Internet das Coisas (IoT). OA2. Identificar pormenorizadamente os casos de uso da IoT considerando os tecnologias e normas especificas. OA3. Identificar e descrever as principais componentes do ecossistema IoT incluindo os sensores inteligentes, a computação de tipo ?edge?,?fog? e a computação em nuvens.) OA4 Realizar análises críticas associadas as soluções IoT existentes e desenvolver soluções inovadoras IoT OA5. Desenvolver capacidades práticas associados os ensaios dos módulos IoT OA6. Utilizar plataformas de computação IoT e implementar algoritmos de ciência de dados; OA7. Aumentar as capacidades de projetar e implementar ecossistemas IoT com aplicações específicas."

Conteúdos Programáticos / Syllabus


1) Introdução ´ecossistema Internet das Coisas (IoT) 1.1. Visão geral da IoT 1.2. Aplicações na Saúde, Serviços, Transportes Inteligentes, Industria, Agricultura de precisão, Cidades e Casas inteligentes; 1.3. Arquitetura geral do ecossistema IoT elementos de projeto; 2) Casos de uso e normas IoT. 2.1. Casos de uso IoT 2.2.. Normas para IoT e IIoT 3) Ecossistema IoT: 3.1. Sensores inteligentes 3.2 Protocolos de comunicação: BLE, IEEE802.15.4, Wi-Fi, LoRa, Sigfox, NB-IoT, 4G, 5G 3.3. Plataformas de computação, ?edge?, ?fog?, ?cloud?; 4) Colheita de energia para elementos do ecossistema IoT 5). Linguagens de programação IoT protocolos de dados, middleware para IoT- MTC/M2M, SCADA 6). Algoritmos de Ciencia de dados e Segurança IoT: 7). IoT laboratorial: estudo de casos, implementações e ensaios experimentais associados ao casos de uso.

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


Os conteúdos programáticos (CP) estão relacionados com cada um dos objetivos de aprendizagem (OA) da seguinte forma: OA1 - CP1, CP2 OA2 - CP2 OA3 - CP3 OA4 ? CP4,CP5,CP6,CP7 OA5- CP3,CP4,CP5,CP6, CP7 OA6-CP5,CP6 OA7-CP3,CP4,CP5,CP6,CP7

Avaliação / Assessment


As aulas dividem-se entre aulas de carácter teórico-prático e aulasde laboratório. As aulas desenrolam-se de acordo com as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (MEA): MEA1. Exposição e discussão. MEA2. Resolução de exercícios. MEA3. Trabalho autónomo do aluno. O aluno deve dedicar de 4 a 6 horas semanais em trabalho autónomo para (i) revisão da matéria, (ii) resolução de exercícios/problemas e na realização de experiências laboratoriais. | Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades: - Avaliação periódica: Teste1 (30%) + Test2 (30%) Trabalhos de laboratório (40%), ou - Avaliação por Exame (60%) +Trabalhos de laboratório (40%)

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


A disciplina encontra-se organizada em módulos teóricos, teórico-práticos e práticos. Realizar-se-ão diversos tipos de exposições relacionadas com os temas em análise, demonstrações, trabalhos de grupo, exemplificações, realização de exercícios práticos, avaliação contínua. As metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) visam atingir os objetivos de aprendizagem (OA) conforme indicado de seguida: MEA1 - OA1-OA9 MEA2 - OA1-OA9 MEA3 - OA1-OA9

Observações / Observations


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Bibliografia Principal / Main Bibliography


David Hanes. IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases for the Internet of Things (Inglês) 1ª Edição, CISCO Press, 2012 Jamil Y. Khan, Mehmet R. Yuce, Internet of Things (IoT): Systems and Applications 1st Edition, Taylor and Francis, 2019 Gaston C. Hillar, Internet of Things with Python, Packt 2016; Octavian A58 Smart Sensors and IoT for Everyday Life ? e-learning contents, 2022

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


O. Postolache, E. Sazonov, S M Mukhopadhyay, Sensors in the Age of the Internet of Things: Technologies and applications, IET, London, 2019 Charles Bell, MicroPython for the Internet of Things: A Beginner?s Guide to Programming with Python on Microcontrollers 1st ed. Edição 2016 TeroKarvinen, Kimmo Karvinen, Ville Valtokari Make: Sensors: A Hands-On Primer for Monitoring the Real World with Arduino and Raspberry Pi (Inglês) 2º Edição Samuel Greengard, The Internet of Things (The MIT Press Essential Knowledge series), 2015 Honbo Zhou - The Internet of Things in the Cloud: A Middleware Perspective 1ª Edição, CRC Press, 2012 Henry Leung and Subhas Chandra Mukhopadhyay Intelligent Environmental Sensing (Smart Sensors, Measurement and Instrumentation), Springer, February 2015

Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16