Corso di laurea: Ingegneria informatica Programmazione per l'A.A. 2022/2023

Concetti e definizioni di base dell'Ingegneria del Software

Introduzione.Origini e motivazioni dell'Ingegneria del Software. Definizioni di base: prodotti software, caratteristiche generali dei prodotti software. Ciclo di vita del software. Processi per lo sviluppo del software: modello a cascata, sviluppo incrementale; modello iterativo/evolutivo, modello prototipale, modello a spirale, unified process.


Analisi e specifica dei requisiti

Definizione del concetto di requisito. Requisiti funzionali e non funzionali. Attività di definizione, analisi e specifica dei requisiti. Processo di ingegnerizzazione dei requisiti. Documentazione dei requisiti. Validazione dei requisiti.


Progettazione software

Progetto del software. Metodi di progetto: approccio top-down, metodi strutturati, strategie funzionali e object oriented. Documentazione del progetto. Parametri di qualità del progetto: coesione, accoppiamento, comprensibilità e adattabilità. Progetto dell'architettura logica. Modelli per la strutturazione dei sistemi software (pattern architetturali). Principi di analisi e progettazione orientata agli oggetti.


La modellazione del software con UML

Generalità su UML (Unified Modeling Language). UML e ciclo di vita. Modellare i requisiti con i casi d'uso. Diagrammi delle classi e degli oggetti. Diagrammi di sequenza e collaborazione. Diagramma degli stati. Diagramma di attività. Diagramma dei componenti e di deployment. Strumenti CASE a supporto di UML.


Design pattern per la progettazione ed il riuso

Ruolo dei design pattern nella progettazione e sviluppo del software. Pattern GRASP. Pattern GoF: creazionali, strutturali, comportamentali.


Verifica e validazione

l controllo di qualità dei prodotti software: la verifica e la validazione. Verifica e validazione statiche e dinamiche. Testing e ispezione. Obiettivi e problematiche generali del testing. Pianificazione e organizzazione dei test. Strategie di test. Test dinamico black box (funzionale) e white box (strutturale). Il concetto di test case. Dati di test. Classi di equivalenza. Testing dei cammini, grafi di flusso, complessità ciclotomica. jUnit.


Software development management

Software configuration management. Configuration item, version, configurazioni, repository. Utilizzo di tool di versioning (CVS, SVN, Git). Gestione delle build, release e branch.

[LAR]

Craig Larman
Applicare UML e i pattern – Analisi e progettazione orientata agli oggetti
Pearson Education Italia


[FOW]

M. Fowler
UML Distilled
Pearson Education Italia


[GAM]

Gamma, E., Helm, R., Johnson, R. e Vlissides, J.
Design Patterns: elementi per il riuso di software a oggetti
Addison Wesley





[SOM] (Testo di consultazione per alcuni argomenti)


I. Sommerville
Ingegneria del Software (8 edizione)
Pearson Education Italia





Appunti e dispense fornite dal docente su alcuni argomenti (pubblicate sulla piattaforma Studium e/o Microsoft Teams)

1. Generalità sull'architettura dei sistemi di controllo

Generalità sull'architettura tecnologica dei sistemi di controllo; schemi strutturali. Tecniche di conversione analogico/digitale e digitale analogica per controllori.

2. dispositivi (sensori e attuatori) PER la realizzazione di sistemi di controllo

Cenni sulle principali classi e principi di funzionamento di sensori ed attuatori in diversi ambiti, quali: automazione industriale, robotica, automotive e domotica

3.IL CONTROLLORE

Il controllo PID. Metodi per il tuning di PID: tuning per le prestazioni dinamiche; metodo di Ziegler e Nichols a catena chiusa. Implementazione digitale di PID. Aspetti pratici dell’applicazione di PID.Microcontrollori. Caratteristiche del loop di controllo in diversi scenari tra cui: automazione, robotica e automotive. Impatto del loop di controllo e vincoli temporali sui task a livello di sistema operativo (conoscenza dei tempi di ritardo tra input e output) e sulla comunicazione (conoscenza dei tempi di latenza dei messaggi scambiati dai sensori ai controllori/PLC e da questi agli attuatori).

4. tecniche di ottimizzazione

Cenni di tecniche di ottimizzazione. Introduzione alla programmazione Lineare, metodi di risoluzione di problemi di programmazione lineare



ESERCITAZIONI MATLAB

Esercitazioni MATLAB per gli argomenti trattati teoricamente.

1. C. Bonivento, L. Gentili, A. Paoli, Sistemi di automazione industriale- Architetture e controllo, Ed. McGraw-Hill.

2. G. Magnani, G. Ferretti, P. Rocco, Tecnologie dei sistemi di controllo, Ed. McGraw-Hill.3. J. Fraden, Hanbook of modern sensors, Springer.

4. F. S. Hillier, G.J. Liebermann, Introduction to Operations Research, Ed. McGraw Hill.

Crittografia

Terminologia e concetti fondamentali: Algoritmi, principio di Kerckhoff, parametri e robustezza di un algoritmo di cifratura, violabilità di cifrario. Sistemi crittografici sicuri. (*)Principio di diffusione e confusione. Codici, rappresentazione dell'alfabeto.

Cenni sulle tecniche di cifratura classiche: Tecniche monoalfabetiche, (*)OTP (studio della complessità, della robustezza, limiti, crittoanalisi); (*)tecniche polialfabetiche: Vigenere, crittoanalisi; tecniche trasposizione: Rail fence, trasposizione per colonne; Macchine a rotazione: (*)enigma, dettagli costruttivi, meccanismo di funzionamento, (*)calcolo dello spazio delle chiavi

Cifratura a blocchi: caratteristiche generali. (*)Concetto di cifratura prodotto. Cifrario di Feistel. (*)DES, (*)doppio DES e (*)triplo DES, caratteristiche generali. Motivazione, (*)funzionamento, (*)robustezza,(*)progettazione della funzione F e del blocco S. (*)criteri SAC e BIC. Generazione delle chiavi. Crittoanalisi: elementi deboli noti, (*)chiavi, complementazione, differenziale, linerare. (*)AES, criteri di scelta, caratteristiche generali(*), (*)funzionamento, (*)robustezza, (*)generazione delle chiavi cenni sul campo finito di Galois

(*)Tecniche di Concatenazione per cifrari a blocchi, ECB, CBC, FCB, OFB, CTR (dettagli del funzionamento, debolezze e/o forza di ogni tecnica)

(*)Cifratura a Flusso: struttura della cifratura a flussi, cifrario RC4

Distribuzione delle chiavi: Tecniche di distribuzione delle chiavi, problemi di segretezza, durata.

Algoritmi a chiave pubblica: (*)Protocollo di Diffie-Hellmann. Requisiti della crittografia a chiave pubblica. (*)RSA

Meccanismi di base:

Message authentication code. (*)Hashing. Algoritmi di hashing, (*)SHA, MD5

(*)Firma Digitale

Certificati, (*)X509, gestione della revoca (OCSP), (*)Public Key Infrastructure

Autenticazione: password, salt, criteri, sistemi otp (*)Kerberos (funzionamento, problemi di distribuzione, possibili attacchi)

(*)PGP, storia, (*)algoritmi,certificati, (*)gestione del trust

Reti e Firewall

(*)Classificazione, Principali topologie. (*)Configurazione di un firewall. iptables

(*)IPSec , (*)architettura, (*)AH e ESP, gestione delle chiavi

(*)SSL, (*)protocolli, (*)architettura, transport Layer Security

SSH, funzionalità ed uso, protocollo, handshaking, tipi di autenticazione

Posta Elettronica, problemi della posta elettronica, (*)S/MIME, Posta Elettronica Certificata

Cenni sulle tecniche di analisi dei rischi, economicità.

Gli argomenti in cui è presente (*) rappresentano le competenze minime.

Cryptography and Network Security, (minimo 5/E)
William Stallings
Publisher: Prentice Hall

Introduzione e concetti base sulle reti mobili.Classificazione, motivazione e requisiti delle reti mobili.Il Canale radio e la trasmissione radio.Canale radio e fenomeni dipropagazione.Accesso Radio.Tecniche di accesso multiplo in canali broadcast. IlDuplexing.Gestione della mobilità.Cell selection, location management, handover.Radio planning.Copertura cellulare e capacità di rete.Standard di reti attualmente operative.GSM, GPRS, UMTS, LTE, 5G.

[1]Martin Sauter, “From GSM to LTE‐Advanced Pro and 5G: An Introduction to Mobile Networks and Mobile Broadband”, IV Edition , John Wiley & Sons Ltd, 2021[2] ChristopherCox, “An introduction to LTE: LTE LTE-Advanced, SAE, VoLTE and 4G Mobile Communications”, 2° Edizione, Wiley.[3]Christopher Cox, “An Introduction to 5G: The New Radio, 5G Network and Beyond”, John Wiley & Sons Ltd, 2020

Propagazione su mezzi guidati. Introduzione. Propagazione su linee bifilari in rame. Linee aeree. Linee in cavo coassiale. Linee in cavo a coppie simmetriche. Fibra ottica.Cablaggio strutturato. Topologia di rete. Infrastruttura a livello di piano, di edificio e di campus. Infrastruttura fisica multiservizio passiva.Reti di accesso. Reti di accesso in rame e in fibra. Fixed Wireless Access (FWA).Infrastrutture di rete in area geografica. Sistemi di trasmissione in fibra ottica. Amplificatori ottici e rigeneratori, Collegamenti Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM).

[1] Materiale fornito dai docenti[2] Freeman, Telecommunication systems Engineering. J. Wiley and Son[3] R. Ramaswami, K. Sivarajan, G. and Sasaki, Optical Networks: A Practical Perspective. Morgan Kaufmann

Gli asterischi (*) indicano le competenze minime.

1. Caratteristiche real-time dei sistemi di automazione industriale. Vincoli temporali e scelte progettuali. Obiettivi prestazionali, metriche di valutazione. Modelli time-driven ed event-driven. Caratterizzazione dei flussi di traffico nei diversi tipi di sistemi di automazione.(*)

2. Schedulazione delle trasmissioni nelle reti real-time. Non adeguatezza delle soluzioni FIFO, Shortest Job First, Round Robin. Vincoli di precedenza e sulle risorse. Scheduling di flussi real-time periodici e aperiodici: Timeline scheduling, Rate Monotonic, Deadline monotonic, Earliest Deadline First. Test di schedulabilità.(*). Cenni su schedulazione non preemptive/con vincoli di precedenza/ibrida.

3. Il Data Link layer delle reti per automazione industriale. Indirizzamento. Panoramica sugli aspetti distintivi dei MAC protocol Master/Slave,Token passing,TDMA,CSMA,CSMA/CD, CSMA/BA.(*)

4. Reti per applicazioni automotive. Domini funzionali e loro caratterizzazione. Tecnologie in uso: LIN, CAN/CAN FD/CAN XL, TTCAN, FlexRAY, MOST, Automotive Ethernet, IEEE Audio Video Bridging. (*)

5. Time-Sensitive Networking. (*)

6. Architettura di comunicazione nei sistemi di automazione. Fieldbus. PROFIBUS. (*)

7. Industrial Ethernet: lo Standard IEC 61784. Esempi di Communication Profile: MODBUS, POWERLINK, PROFINET, ETHERCAT. (*)

8. Sistemi wireless per applicazioni di automazione. Vantaggi e problemi aperti. Lo standard IEEE 802.11x e le sue varianti: caratteristiche e differenti aree applicative.

9. Industrial wireless sensor networks: lo standard WirelessHART.

10. Tecnologie abilitanti per l'Industrial IoT: Bluetooth Low Energy e LoRa nelle applicazioni di automazione industriale real-time.(*)

11. Il simulatore ad eventi discreti OMNeT++: installazione, configurazione, uso e sviluppo di modelli di reti di automazione. (*) La parte applicativa del corso sarà dedicata alla valutazione di protocolli mediante l’ambiente di simulazione OMNeT++.

Il materiale didattico fornito dalla Docente verrà inserito su Studium (www.studium.it).Testi di riferimento per eventuali approfondimenti:-Industrial Communication Technology Handbook, 2nd Edition, CRC Press LLC, USA, ISBN : 978-1-4822-0733-0, 2014.-K. Matheus, T. Konigseder, "Automotive Ethernet", Cambridge University Press, 2015.-G. Buttazzo, Sistemi in Tempo Reale, disponibile in Italiano (Pitagora Editrice, 2006) e in inglese (Hard Real-Time Computing Systems, Springer, 2011).

1. Architettura di base

* Organizzazione pipeline dei processori (problematiche e soluzioni, implementazione).

* Branch prediction.

* Eccezioni nella pipeline.

2. Parallelismo a livello di Istruzione

* Scheduling statico e dinamico.

* Speculazione Hardware, Esecuzione Multi-issue. Architetture superscalari: principi e problemi.

* Architetture VLIW (Very Long Instruction Word), esempi di famiglie di architetture

3. Parallelismo a livello di dati

Processori vettoriali.

Estensioni SIMD;

4. Sistemi multiprocessore e parallelismo a livello di thread

* Tassonomia, topologie, gestione della comunicazione nei sistemi multiprocessore.

* Gestione della memoria.

* I protocolli di coerenza della cache.

5. Architetture Application Specific

_____________________________________________________________

*Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell'esame.

N.B.La conoscenza degli argomenti contrassegnati con l'asterisco è condizione necessaria ma non sufficiente per il superamento dell'esame. Rispondere in maniera sufficiente o anche più che sufficiente alle domande su tali argomenti non assicura, pertanto, il superamento dell'esame.

[T1] Hennessy & Patterson: Computer architecture, a quantitative approach (Morgan Kaufmann eds.) 5 ed.

[T2] Patterson & Hennessy: “Struttura e progetto dei calcolatori”. Zanichelli 4. Ed

[T3] Materiale fornito dal docente

Modulo 1: Caratteristiche dei linguaggi di programmazione e Linguaggi formali per la specifica e la traduzione dei linguaggi di programmazione

Evoluzione dei principali linguaggi di programmazione

Tipi di dati - Espressioni e dichiarazioni di assegnazione - Strutture di controllo a livello di dichiarazione - Sottoprogrammi e loro implementazione – Gestione della memoria - Garbace collector – Exception e event handler

Modulo 2:IL linguaggio C++

Introduzione al C++, utilizzo di classi predefinite, creazioni di classi in C++, puntatori e riferimenti, overloading delle funzioni e degli operatori, creazione di oggetti a tempo di esecuzione, reimpiego di codice in C++, scrittura di programmi estensibili, argomenti e valori di ritorno, classi contenitore e modelli in C++, gestione delle eccezioni, Standard C++ Library, STL



Modulo 3:Programmazione funzionale orientata agli oggetti: il linguaggio C#:Sintassi C#: Classes and Objects, Basic Types and Operations, Functional Objects Built-in Control Structures, Functions and Closure, Astrazione, Ereditarieta e gerarchia delle classi, Lambda Calculus, Liste, Pattern Maching, Programmazione ad eventi, Concorrenza, GUI



Modulo 4: Il Linguaggio Python:

Introduzione a Python, Strutture dati, Stringhe, Funzioni avanzate e OOP, Standard Library, Strumenti di sviluppo, Networking , Crawling and Scraping, Serializzazione e persistenza dei dati,Programmazione GUI, Distributing Python

Modulo 5: Il linguaggio GO

Introduzione al linguaggio Go, Sintassi del linguaggio :Tipi dati e variabili e Costrutti di controllo e decisione, Strutture dati: array, slice e map, Funzioni e defer Struttura della mamoria e puntatori Programmazione Object-Oriented, P, Gestione dell’Input e Output su terminale e file, Il compilatore e il garbage collector

[T1] Materiale fornito del docente on line

[T2] Sebesta, Concepts of Programming Languages, 11th Edition - Pearson

[T3]Mark Michaelis, Essential C# 8.0,Addison-Wesley Microsoft Technology English

[T4]Alan A. A. Donovan andBrian W. Kernighan,Go Programming Language,Addison-Wesley Professional Computing Series

[T5]Thinking in C++, Vol 1 Thinking in C++, Bruce Eckel

Internet of Things Vision


Embedded Systems, Cyber-Physical Systems, Smart Objects
IoT Smart-X Applications
IoT Evolution Macro-Challenges
Internet of Things and Related Future Internet Technologies
IoT related Paradigms: IoE, WoT, M2M, Tactile Internet


Smart Systems Case Studies


Presentation of case studies in application scenarios, including, Smart Health, Smart Homes and Buildings, Smart Energy, Smart Mobility and Transport, Smart Manufacturing and Industrial Internet of Things, Smart Cities Smart Farming.


IoT Protocols


Protocols for sensors/actuators: IoT protocol stack
Application Protocols (MQTT, CoAP)
Infrastructure Protocols (LoRA Alliance: Wide Area Network for IoT, NB-IoT)
Hands-on (Lab)


Smart Objects


Definitions
Description models (e.g., SensorML)
Access/Usage and Virtualization (Sensing as a Service)
Hands-on (Lab)


Operating Systems for IoT


TinyOS, FreeRTOS, Contiki, etc.
Hands-on (Lab)
Mobile Applications for Smart Systems
Mobile platforms and application scenarios
Android and iOS


Computing Platforms for IoT and Low-power Techniques


ARM Core
DSPs
Low power design techniques and methodologies


Domain Specific Architectures


Inefficiency in GP architectures
Domain Specific Architectures
Source of acceleration
Basics on Deep Neural Networks
Kernel computation
Data-flow techniques
Energy-efficient data-flow techniques
DNN accelerators architectures


Blockchain Technologies and IoT


Introduction to the Bitcoin base layer
Proof-of-Work, Timechain and decentralized consensus
Layer 2 solutions and trustless decentralized IoT

[T1] Ovidiu Vermesan and Peter Friess. Building the Hyperconnected Society IoT Research and Innovation Value Chains, Ecosystems and Markets. River Publishers Series in Communications

[T2] Edward A. Lee and Sanjit A. Seshia. Introduction to Embedded Systems, A Cyber-Physical Systems Approach, Second Edition, http://LeeSeshia.org, ISBN 978-1-312-42740-2, 2015.

[T3]Vivienne Sze, Yu-Hsin Chen, Tien-Ju Yang, Joel S. Emer. Efficient Processing of Deep Neural Networks. Morgan & Calypool Pub.

[T4] Jan Rabaey. Low Power Design Essentials. Springer.

[T5] Materiale fornito dal docente sottoforma di slides, dispense e risorse online.

Paradigmi, modelli e architetture software di sistemi di ampie dimensioni - multithreading vs virtualizzazione, Pattern per architetture sw distribuite, componenti, container e application server, sistemi multitier e distribuzione verticale ed orizzontale, Service Oriented Architecture (WS e REST) e _aaS, microservizi e containerizzazione (Docker), message oriented systems (Kafka) , Sistemi P2P- Strutturati (DHT) e Non (flooding,es Gnutella), CDN, Cloud e Fog computing, Data Lake, DataWarehouse e Big Data .

Comunicazione e localizzazione - C/S e Group communication. Multicast e Broadcast. Messaging systems. CallBack ed Event Notification, web socket.

Requisiti dei sistemi distribuiti interoperabilità, Qualità dei Servizi (QoS), Scalabilità, Tolleranza ai guasti e soluzioni, Data consistency.

Algoritmi distribuiti sistemi sincroni vs. asincroni, modelli di clock:,clock di Lamport e vector clock, event ordering e concorrenza, global snapshot; Fault tolerance. Classificazione dei fault: crash e byzantine, dependability e algoritmi di agreement in presenza di varie topologie di fault, fault detector. algoritmi cooperativi. Elezione. Mutua esclusione, deadlock detection. Transazioni distribuite, serializzabilità recuperabilità e commitment. Consistenza e Replicazione. Distribuzione delle repliche. Load Sharing, ETL, ELT, Data Pipeline.

riferimenti principali



“Distributed Systems: Concepts and Design”,G. Coulouris, J. Do llimore, T. Kindberg, G. Blair, 2011 – 5th edition”, Addison Wesley, 2011.


“Microservices Patterns, with examples java”, Chris Richardson, Madison


per le tecnologie si consiglia di consultare i siti web indicati durante il corso



altri testi consultabili



“Distributed Computing: Principles, Algorithms, and Systems”, Kshemkalyani, M Singhal,


“Pattern Oriented Software Architecture” vol. 1-4 Buschmann, Schmidt et alii (particolare riferimento a vol. 2 e 4)


“Distributed and Cloud Computing”, K. Hwang, J.Dongarra, G.C. Fox, Morgan Kaufmann, 2011.


"Cloud Computing: Theory and Practice, Second Edition", Dan Marinescu, Morgan Kaufmann, 2018


K.P. Birman, Guide to Reliable Distributed Systems: Building High-Assurance Applications and Cloud-Hosted Services”, Springer, 2012.


“Kubernetes: Up and Running: Dive into the Future of Infrastructure”, K Hightower, O’Reilly 2017



per le Tecnologie si consiglia di consultare direttamente i siti web indicati durante il corso

Parte I - Sviluppo di Applicazioni nei Controllori a Logica Programmabile (PLC)

L’automazione nei processi Industriali; sistemi di controllo e monitoraggio dei processi industriale. Il Controllore a Logica Programmabile.Architettura dei PLC.Programmazione dei PLC. Standard IEC 61131-3. Caratteristiche
principali. Tipi di Dati. Variabili. Funzioni, Function Blocks e Programmi. Risorse. Task. Configurazioni. Linguaggio di Programmazione
Ladder Diagram (LD).Sviluppo di Applicazioni basate sullo standard IEC 61131-3Ambienti di Sviluppo per PLC. Il Caso di Studio: Ambiente Siemens TIA Portal Step 7.Esercitazioni in Aula sulla programmazione dei PLC utilizzando l'Ambiente di Sviluppo Siemens TIA Portal.

Parte II - Sviluppo di Applicazione nei Sistemi Distribuiti

Sistemi di Comunicazione per Dispositivi di Controllo. Il sistema di comunicazione Profinet IO real-time. Servizi di Comunicazione.Sviluppo di Applicazioni Distribuite in ambiente di Bus di Campo.
Esempi Applicativi basati sul sistema di comunicazione Profinet IO e
sull'ambiente di sviluppo Siemens TIA Portal.Lo standard OPC. Storia ed evoluzione. Cenni sugli standard OPC COM e OPC
XML. Lo standard OPC UA: Information Model e Address Space. I modelli
OPC UA Client/Server e Publisher/Subscriber. Modello Client/Server: OPC UA Communication Stack, Canale Sicuro, Session, Subscription,
Monitored Items, OPC UA Services. Modello Publisher/Subscribe: middleware, architettura del sistema di comunicazione, modalità di configurazione lato publisher e lato subscriber. Sviluppo di Applicazioni Distribuite basate sullo standard OPC UA utilizzando stack di comunicazione open-source.

[1] P.Chiacchio, "PLC e Automazione Industriale", McGraw Hill.

[2] R.W.Lewis, "Programming industrial control systems using IEC 1131-3", IEE Control Engineering Series 50.

[3] W.Mahnke, S.H.Leitner, M.Damm, “OPC Unified Architecture”, Springer Verlag, ISBN 978-3-540-68899-0, 2009.

[4] Dispense del docente presenti sul portale studium di unict (indirizzo http://studium.unict.it )

Part 1: Knowledge Representation, Reasoning, and Semantic Technologies


Introduction to Knowledge-Based Systems and to Knowledge Representation
Rational agents and their environments: from reactive agents to autonomous agents. The general SOAR cognitive architecture.
Reasoning: deductive and inductive reasoning; reasoning with uncertainty; case-based reasoning. Bayes networks and probabilistic inference
Problem solving: search strategies and optimization
The Logic approach: First order logic and logic programming. Fuzzy logic and the computing with words approach. Strengths and limitations.
The Semantic Web: The RDF Data Model. OWL: The Web Ontology Language. Ontology Engineering. Examples in Protege. The SPARQL query language. Reasoners. Other Semantic Web Technologies and Applications. Linked data.


Part 2: Machine learning and knowledge discovery from large scale multimedia data


Supervised learning: Regression, Support Vector Machines, Decision trees, KNN
Neural models: networks, model design, backpropagation, Gradient descent. Model capacity, overfitting and underfitting, regularization.
Deep Learning: tensors, deep learning frameworks, data augmentation, training strategies.
Deep learning Architectures: Convolutional Neural Networks (CNN) ; Recurrent Neural Networks (RNN); Autoencoders; GAN and CGAN
Problem solving through natural computation: reinforcement learning and evolutionary algorithms.
Multimedia analysis: Fundamental of multimedia signal processing (audio, video, biosignals). Image representations. Artificial vision. Object detection and recognition. Semantic segmentation. Text representations.
Knowledge discovery from data: the general data mining process, model construction and testing, performance evaluation and metrics, validation, cross-validation, visualization, model explainability.
Applications



Part 3: Autonomous agents and the NAO humanoid robotic platform


Theories of perception, action and interaction. Interactive autonomous agents. Human-robot interaction
The Nao robot operating system (NAOqi), the graphical programming environment Choreographe, NAO SDK.
Applications. Augmenting the NAO perceptual and cognitive system.

Selected chapters from the following resources:


Artificial Cognitive Systems: A Primer. David Vernon, MIT Press, 2014
Artificial intelligence: a modern approach. Stuart Russell, Peter Norvig, 3rd edition, 2010
Data Mining: The Textbook, Charu Aggarwal, 2015. Springer
Deep Learning. I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, MIT Press, 2016
A semantic Web Primer (third edition). Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen, and Rinke Hoekstra, 2012. The MIT Press, Cambrigde, Massachusetts, London, England.
Teaching materials provided by the instructor