Currículo
Tecnologias Disruptivas para A Transformação Digital dos Negócios 04496
Contextos
Groupo: Controlo de Gestão e Execução da Estratégia > Pós-Graduação de 2º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
(SABER) OA1. Aprofundar o domínio das abordagens, tecnologias, normas, ferramentas e técnicas mais usadas em IoT, IA, Ciencia dados, computer Vision, Text mining, Digital Twins, Blockchain, 5G , identificados como tecnologias disruptivas (TD). OA2. Adquirir espírito crítico quanto aos constrangimentos na conceção, desenho, implementação e exploração de soluções dentro do contexto das TD OA3. Aumentar a capacidade de integrar / associar os conhecimentos adquiridos nos vários domínios do conhecimento das TD (SABER FAZER) OA4 Melhorar conhecimentos na área das tecnologias disruptivas, através de tarefas práticas ilustrando esses tópicos. OA5 Compreender as especificações de referência / padrão, protocolos e pilhas de protocolos nas áreas das TD. (COMPETÊNCIAS TRANSVERSAIS) OA6. Aumentar a capacidade de lidar com pesquisa e inovação através de conceitos, tecnologias e ferramentas na area das TD OA7. Treinar competências de trabalho em grupo
Programa
CP1 [Sistemas IoT] Conceitos gerais sistemas IoT, camadas de sistemas IoT, conceitos de Edge, Fog e Cloud Computing CP2 [Comunicações IoT] 5G e Low Power Long Range. Conceitos, funcionamento e implementação. CP3 [Análise Dados e Extração Conhecimento] Principais conceitos, seleção, organização e apresentação dos dados. Dashboards, extração conhecimento. Identificação de standards. CP4 [Human Sensing] Social Network, Text Mining, Opinion Mining. CP5 [Computer Vision] Conceitos, funcionamento e casos de aplicação. CP6 [Digital Twins] Conceitos, funcionamento e casos de aplicação. CP7 [Blockchain] Conceitos, funcionamento e casos de aplicação. CP8 [SmartAnything] Cidades Inteligentes, Smart Grids, Indústria 4.0, Smart Health, Agricultura de Precisão. Conceitos, funcionamento, desafios e casos de aplicação.
Método de Avaliação
Exame Final 50% nota final e trabalho de grupo 50% nota final. Nota minima de 10 valores no exame
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 120.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Karen A. Wager, Frances W. Lee, John P. Glaser. Health Care Information Systems: A Practical Approach for Health Care Management 4th Edition Jamil Y. Khan and Mehmet R. Yuce (2019). Internet of Things (IoT): Systems and Applications, Jenny Stanford Publishing ISBN-13: 978-9814800297 Germaine Halegoua. Smart Cities (2020) .MIT Press Essential Knowledge series ISBN-10: 0262538059 Puneet Mathur (2020). IoT Machine Learning Applications in Telecom, Energy, and Agriculture: With Raspberry Pi and Arduino Using Python, Apress, ISBN-13: 978-1484255483 Perry Lea (2018). Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security, Packt Publishing, ISBN-10: 1788470591 :
Secundária
- McKinsey Global Institute (2017). Reinventing Construction: A Route To Higher Productivity. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Capital%20Projects%20and%20Infrastructure/Our%20Insights/Reinventing%20construction%20through%20a%20productivity%20revolution/MGI-Reinventing-construction-A-route-to-higher-productivity-Full-report.ashx Joel José P.C. Rodrigues, Sandra Sendra Compte, Isabel de la Torra Diez. e-Health Systems (2016), https://doi.org/10.1016/C2015-0-01240-0. Subramanian Vadari (2018). Smart Grid Redefined: Transformation of the Electric Utility, Artech House, ISBN-10: 9781630814762 Annamaria Castrignano, Gabriele Buttafuoco, Raj Khosla, Abdul Mouazen, Dimitrios Moshou, Olivier Naud (2020). Agricultural Internet of Things and Decision Support for Precision Smart Farming, Academic Press, ISBN-13: 978-0128183731 Bharat S. Chaudhari, Marco Zennaro (2020). LPWAN Technologies for IoT and M2M Applications, Academic Press, ISBN-13: 978-0128188804 Stefan Rommer, Peter Hedman, Magnus Olsson , Lars Frid, Shabnam Sultana, Catherine Mulligan (2019). 5G Core Networks: Powering Digitalization, Academic Press, ISBN-10: 0081030096 Charu C. Aggarwal (2018), Machine Learning for Text, Springer, ISBN-10: 3319735306 Isak Karabegovi, Ahmed Kovaevi, Lejla Banjanovi-Mehmedovi, Predrag Dai (2020). Handbook of Research on Integrating Industry 4.0 in Business and Manufacturing, IGI Global; ISBN-13: 978-1799827252 :