A tendência das grandes corporações assenta na introdução de novas tecnologias visando o aumento da sua competitividade. Ao nível industrial, esta tendência está marcadamente ligada à Indústria 4.0 destacando-se a centralidade nos domínios da comunicação e automatismos. O objetivo desta Especialização é o de conferir uma visão ampla da tecnologia, preparando profissionais capazes de identificar e resolver problemas que envolvam a Internet das Coisas, proporcionando eficiência nos processos industriais e de serviços. O curso permite aos estudantes uma visão geral do paradigma Internet das Coisas e Sistemas Embebidos, abordando desde a parte de sensores e atuadores até a integração, processamento e análise de dados obtidos por esses sensores. Durante o curso serão abordados aspetos de comunicação de dados, redes sem fio, protocolos orientados a IoT, plataformas e middleware para IoT e aprendizagem automática, necessários ao ecossistema de soluções IoT. 

Esta especialização em Sistemas Embebidos e IoT responde aos mais recentes desafios tecnológicos e contribui de forma impactante para a automatização e controlo de sistemas industriais e de serviços. É proporcionada uma experiência prática usando o Raspberry Pi para explorar conceitos e tecnologias específicas para conectar, proteger e desenvolver sistemas IoT. O projeto integrador desta especialização promove o desenvolvimento de soluções IoT específicas e concretas nos domínios industriais e/ou serviços que consagra a aplicação de variados conceitos apreendidos nos módulos integrantes do curso. 

As unidades de “Fundamentos de Sistemas Embebidos e IoT”, “Aprendizagem Automática no contexto IoT” e “Redes e Comunicação de Dados para IoT”, que integram o plano curricular deste curso de Especialização, são passíveis de serem creditadas no Mestrado em Engenharia Eletrónica e Informática da Universidade Lusíada (Vila Nova de Famalicão).

Podem ser admitidos os candidatos titulares de uma licenciatura ou mestrado nas áreas da Engenharia Eletrónica e Informática, Engenharia Eletrotécnica, Engenharia Informática e outras áreas científicas próximas ou afins.

A especialização está aberta a titulares de outras licenciaturas e mestrados, ou equivalente legal, quando os candidatos são detentores de um currículo escolar, científico ou profissional que seja reconhecido como atestando capacidade para a sua realização.

CONTEÚDOS PROGRAMÁTICOS

Introdução aos Sistema Embebidos e à IoT

Dispositivos de comunicação e barramentos

Mecanismos de serviço de interrupção

Conceitos de modelação do programa

Desenho de sistemas de software

Programação de sistemas embebidos

Introdução à aprendizagem automática

Regressão linear, função custo, gradiente de aprendizagem e otimização

Extração e síntese de características em dados

Aprendizagem supervisionada e não-supervisionada

Algoritmos e computação evolutiva

Interfaces de Rede (IEEE 802.15.4) 

Redes de sensores sem fios (WSN): Redes com 6LoWPAN

Protocolos da camada de Transporte para IoT 

Protocolos Web-Based

Protocolos da camada de Aplicação para IoT 

Representational State Transfer (REST)

Constrained Application Protocol (CoAP)

Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)

Arquiteturas, Frameworks, Edge Devices, Fog Concept e Cloud

Ferramentas de desenvolvimento

Programação para IoT

Componentes e eventos

Gestão de entradas e saídas digitais

Gestão de sinais analógicos

Configurações sockets, client/server e ponto de acesso

Tratamento e processamento de dados

Visualização de dados

Sensores, transdutores, atuadores, aquisição, conversão e condicionamento de sinal

Analise das características diferenciadoras das plataformas baseadas em: CPUs, MCUs, DSPs convencionais, GPUs, e plataformas baseadas em FPGAs

Interfaces digitais: Digital I/O, UART, USART, I2C, SPI, CAN, USB

Condicionamento de sinal: conversão de nível, pull-up/pull-down, foto-acoplamento, seguidor de tensão, filtragem com histerese, prevenção de ressalto (“debouncing”), acionamento, modelação de largura de pulso, conversão série-paralelo e paralelo-série, multiplexação

O objetivo deste modulo é o de proporcionar o desenvolvimento de soluções que articulem os diferentes conhecimentos apreendidos nos restantes módulos. A metodologia do Projeto Integrador assenta na aplicação prática de conceitos apreendidos na resolução de um problema real envolvendo determinado sistema embebido e fazendo uso dos conceitos IoT. O Projeto Integrador é projetado e desenvolvido com a orientação e apoio dos membros do corpo docente. 

Doutor em Engenharia Electrónica, Electrotécnica e Informática

Licenciado em Engenharia Mecânica

Diretor da Faculdade de Engenharias e Tecnologias da Universidade Lusíada (Vila Nova de Famalicão)

Docente da Universidade Lusíada (Vila Nova de Famalicão)

Investigador

Doutor em Engenharia Electrónica, Electrotécnica e Informática

Mestre em Advanced Automation and Design

Licenciado em Informática/Matemáticas Aplicadas

Docente da Universidade Lusíada (Vila Nova de Famalicão)

Investigador

Doutor em Informática

Mestre em Engenharia Informática

Licenciado em Engenharia Electrotécnica e Computadores

Docente da Universidade Lusíada (Vila Nova de Famalicão)

Investigador

Mestre em Engenharia Electrónica e Informática

Licenciado em Engenharia Electrónica e Informática

Docente da Universidade Lusíada (Vila Nova de Famalicão)

Licenciado em Engenharia Electrónica e Informática

Diretor do laboratório de robótica da Lameirinho – Indústria Têxtil, SA.

- A aprovação em todas as unidades curriculares deste curso confere o direito à emissão de um Diploma de Especialização em Sistemas Embebidos e IoT;

- As unidades curriculares de “Fundamentos de Sistemas Embebidos e IoT”, “Aprendizagem Automática no contexto IoT” e “Redes e Comunicação de Dados para IoT”, são creditáveis em unidades curriculares do Mestrado em Engenharia Eletrónica e Informática que venham a ser consideradas equivalentes, em caso de admissão a este ciclo de estudos.

Nas unidades curriculares de “Fundamentos de Sistemas Embebidos e IoT”, “Aprendizagem Automática no contexto IoT” e “Redes e Comunicação de Dados para IoT”, a avaliação terá duas componentes:  avaliação contínua, com presença obrigatória em pelo menos 70% das aulas de cada unidade curricular e exame final escrito obrigatório.

Nas restantes unidades, a avaliação será realizada pelo desenvolvimento e apresentação de um projeto Integrado em IoT.

Candidaturas (última fase): até 9 de setembro de 2022

Início de aulas: 20 de setembro de 2022

Horário de funcionamento do curso: pós-laboral (2 dias/semana, no horário 18.00-22.00 horas)