|
Insegnamento
|
CFU
|
SSD
|
Ore Lezione
|
Ore Eserc.
|
Ore Lab
|
Ore Studio
|
Attività
|
Lingua
|
|
20810338 -
ADVANCED ENGINEERING ELECTROMAGNETICS
(obiettivi)
Il corso permette di apprendere conoscenze avanzate sull’interazione tra campo elettromagnetico e materia naturale, artificiale e vivente. Tali conoscenze sono utili per l’analisi ed il progetto dei sistemi elettromagnetici orientati per applicazioni riguardanti i circuiti, i dispositivi, gli apparati ed i sistemi per l’elettronica, la biomedica e per le telecomunicazioni.
-
BILOTTI FILIBERTO
( programma)
Parte I - Interazione tra campo elettromagnetico e materiali naturali
Fondamenti della teoria dei campi elettromagnetici. Risposta macroscopica dei materiali naturali. Relazioni costitutive e classificazione dei materiali. Linearità. Dispersione. Località. Materiali stazionari ed omogenei. Causalità e relazioni di Kramers-Kronig. Risposta elettrica dei materiali naturali. Polarizzazione elettrica del materiale. Polarizzabilità elettronica, atomica, ionica, di orientamento, di interfaccia. Modello di Lorentz: derivazione e discussione. Modello di Drude: derivazione e discussione. Risposta magnetica dei materiali naturali. Risposta elettrodinamica di una ferrite magnetizzata.
Parte II - Interazione tra campo elettromagnetico e materiali artificiali
Materiali elettromagnetici artificiali. Prospettiva storica. Materiali chirali. Risposta microscopica della materia. Concetto di polarizzabilità. Polarizzabilità elettrica di una sfera dielettrica. Polarizzabilità magnetica di una spira metallica. Polarizzabilità elettrica di una striscia metallica. Polarizzabilità elettrica di una spira metallica. Polarizzabilità della particella metallica a forma di omega. Effetto magneto-elettrico. Campo locale e campo di interazione. Dalla risposta microscopica a quella macroscopica. Tecniche di omogeneizzazione. Formula di Maxwell-Garnett. Formula di Clausius-Mossotti. Formula di Bruggeman. Densità di energia per materiali dispersivi. Causalità e conservazione dell’energia: comportamento in frequenza dei parametri costitutivi. Dispersione anomala. Introduzione ai metamateriali. Panoramica storica. Metamateriali e loro definizioni. Studi di Victor Veselago. Indice di rifrazione negativo. Materiali con indice di rifrazione negativo e loro prima implementazione. Terminologia dei metamateriale. Materiali elettrici artificiali con permittività negativa. Il mezzo a fili. Il mezzo a piatti metallici piani e paralleli. Metalli nobili alle frequenze ottiche. Materiali elettrici artificiali nel visibile. Metamateriali ENZ. Magnetismo naturale e artificiale. Lo Split-Ring Resonator: concetto, analisi e progettazione. Miniaturizzazione di inclusioni magnetiche. Il Multiple Split-Ring Resonator: concetto, analisi e progettazione. Lo Spiral Resonator: concetto, analisi e progettazione. Il Labyrinth Resonator: concetto, analisi e progettazione. Modellazione di inclusioni metalliche nel visibile. L'induttanza cinetica degli elettroni. La struttura Fishnet. Materiali ad indice di rifrazione negativo nel visibile. Magnetismo alle frequenze ottiche.
Parte III - Interazione tra campo elettromagnetico e la materia vivente
Introduzione al bioelettromagnetismo. Panoramica storica ed impatto. Modellistica elettrica dei tessuti viventi. Meccanismo di interazione, effetti biologici e sulla salute. Quantità fisiche per determinare il rischio. Dosimetria e limiti di esposizione. Regolamentazione europea e nazionale.
Parte IV - Imaging elettromagnetico, sensoristica elettromagnetica ed invisibilità elettromagnetica
Imaging, sensoristica ed invisibilità: definizioni e principi di base. Microscopia: definizione e classificazione. Nozioni di base e principi di microscopia ottica. Tecniche di bright field, dark field, contrasto di fase, fluorescenza. Microscopia a raggi X e microscopia elettronica. TEM e SEM. Limite della diffrazione nelle lenti ottiche. La lente perfetta: aspetti fisici, progettazione, implementazione e funzionamento. Esempi di superlenti che lavorano a diverse frequenze. Metamateriali iperbolici: definizione e proprietà. Le iperlenti: aspetti fisici, progettazione, implementazione e funzionamento. Super e iper-lenti ibride. Microscopia in campo vicino. NSOM: fondamenti e principi. Modalità operative dell’NSOM: illumination, collection e scattering mode. Scattering e assorbimento di onde elettromagnetiche. Sezioni di scattering, assorbimento ed estinzione. Principi di spettroscopia. Scattering di Rayleigh (risposta elastica). Scattering Raman (risposta anelastica; scattering Stokes e anti-Stokes). Spettroscopia IR. Polaritone plasmone di superficie (SPP): definizione ed eccitazione. Sensori elettromagnetici basati sulla risonanza plasmonica di superficie (SPR): definizione, aspetti fisici, implementazione, funzionamento. Modulazione angolare, di lunghezza d'onda, intensità, fase, polarizzazione di sensori basati su SPR. Biosensori basati su SPR. Preparazione del campione. Sensogrammi. Sensibilità, FoM, LoD. Localized Surface Plasmon (LSP): definizione ed eccitazione. Sensori elettromagnetici basati sulla risonanza plasmonica di superficie localizzata (LSPR): definizione, fisica, implementazione, funzionamento. Principi di spettroscopia SERS. Riduzione dell'osservabilità dell'oggetto. Tecnologie stealth e RAM. Invisibilità elettromagnetica: definizione e figura di merito. L'elettromagnetismo di trasformazione come via per l'invisibilità. Approcci alternativi al cloaking. Principali limitazioni. Cancellazione dello scattering. Mantelli volumetrici per oggetti cilindrici e sferici: analisi e progettazione. Cloaking di oggetti con altre forme. Implementazione di mantelli volumetrici basati sulla cancellazione dello scattering a microonde e a frequenze ottiche. Mantle cloaking: concetto, modellistica, progettazione e realizzazione. Applicazioni del cloaking alle frequenze ottiche. Riduzione e manipolazione delle forze ottiche. Riduzione dell'effetto Casimir. Sistemi NSOM: principi di funzionamento e applicazioni. Transmission, reception e scattering mode. Punte dell’NSOM parzialmente schermate per immagini ad elevata risoluzione. Applicazioni dell’invisibilità alle antenne. Nascondere oggetti passivi e ostacoli nel campo vicino di un'antenna. Nascondere un'antenna ricevente. Nascondere antenne trasmittenti. Dispositivi di invisibilità non lineari. Metasuperfici riconfigurabili e relative applicazioni nei sistemi 5G+.
( testi)
Appunti predisposti a cura del docente.
|
9
|
ING-INF/02
|
72
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ENG |
|
20810549 -
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
|
|
|
20810549-1 -
ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ALGORITHMS AND METHODS
(obiettivi)
L'insegnamento si propone di introdurre gli studenti nel campo dell'intelligenza artificiale partendo dallo studio degli algoritmi di base nella loro intima natura. Dopo una iniziale panoramica dello stato dell'arte, lo studente sarà guidato nello studio a basso livello del funzionamento degli algoritmi di machine learning per poi essere in grado di sviluppare meccanismi di previsione anche per livelli di astrazione maggiori. Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di analizzare, progettare e realizzare un sistema di Intelligenza Artificiale applicato ad uno specifico problema.
-
RIGANTI FULGINEI FRANCESCO
( programma)
Introduzione all’Intelligenza Artificiale e campi di applicazione
Principi teorici e basi matematiche dell'Intelligenza Artificiale
Principali algoritmi di Intelligenza Artificiale
Reti neurali supervisionate: il percettrone multistrato (MLP) e matrici dei pesi sinaptici
Applicazione di un MLP in Matlab e Python per interpolazione ed approssimazione (regressione non lineare).
Configurazione di un server esterno per la programmazione a basso livello
Realizzazione di un MLP in C/C++ from scratch
Reti neurali convolutive (CNN): progettazione in Matlab e Python
Realizzazione di una CNN in C/C++ from scratch
Reti neurali ricorsive (RNN): progettazione in Matlab e Python
Realizzazione di una RNN in C/C++ from scratch
Reti neurali generative avversarie (GAN): progettazione in Matlab e Python
Realizzazione di una GAN in C/C++ from scratch
Reti neurali non supervisionate
Reti neurali con apprendimento a rinforzo
( testi)
Dive into deep learning
https://d2l.ai/
|
6
|
ING-IND/31
|
48
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
|
20810549-2 -
DESIGN OF LEARNING ALGORITHMS
(obiettivi)
L'insegnamento ha come obiettivo principale fornire agli studenti una solida base teorica sulla progettazione e l'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico. Gli studenti impareranno a progettare e implementare algoritmi di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, e ad applicare i principi di ottimizzazione non lineare per migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico. Al termine dell'insegnamento, gli studenti saranno in grado di progettare e implementare algoritmi di apprendimento personalizzati per specifici problemi e domini.
-
RIGANTI FULGINEI FRANCESCO
( programma)
Introduzione alla teoria dell’ottimizzazione
Ottimizzazione non-lineare: il problema dei minimi locali
Preparazione dei dati per un corretto addestramento del sistema neurale
Addestramento supervisionato: algoritmo di backpropagation per il calcolo del gradiente della funzione di errore di un MLP
Realizzazione dell’algoritmo di backpropagation in C/C++ from scratch
Algoritmo di addestramento a discesa del gradiente (Gradient Descent)
Realizzazione dell’algoritmo Gradient Descent in C/C++ from scratch
Algoritmo di addestramento a discesa stocastica del gradiente (Stochastic Gradient Descent)
Realizzazione dell’algoritmo Stochastic Gradient Descent in C/C++ from scratch
Algoritmo di addestramento Levenberg-Marquardt
Realizzazione dell’algoritmo Levenberg-Marquardt in C/C++ from scratch
Addestramento con algoritmi genetici e swarm intelligence
Addestramento non supervisionato
Addestramento a rinforzo
( testi)
Dive into deep learning
https://d2l.ai/
|
6
|
ING-IND/31
|
48
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative affini ed integrative
|
ITA |
|
20810546 -
METAVERSE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
(obiettivi)
L'obiettivo del corso è fornire le conoscenze necessarie per la progettazione, lo sviluppo e il collaudo di applicazioni e sistemi complessi basati sulla creazione, l'elaborazione, la trasmissione e la restituzione di segnali multimediali che, stimolando molteplici sensi, restituiscono un'esperienza immersiva multiutente. Il metaverso sarà utilizzato come scenario applicativo. In questo quadro, saranno analizzati gli aspetti principali della sicurezza, delle minacce e delle vulnerabilità, del controllo degli accessi e della gestione delle blockchain.
-
CARLI MARCO
( programma)
Metaverso
Realtà Virtuale
Realtà aumentata
Realtà Mista
Sicurezza ai vari livella della pila protocollare per applicazioni nel metaverso
Controllo degli accessi e della gestione delle blockchain
Analisi e rilevazione di modifiche di dati multimediali
Applicazioni di intelligenza artificiale nel dominio oggetto dello studio
( testi)
Stallings’ Cryptography and Network Security, Seventh Edition
Articoli scientifici sull'argomento
|
6
|
ING-INF/03
|
48
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
|
20810545 -
INFORMATION THEORY
(obiettivi)
Acquisizione dei fondamenti teorici della teoria dell'informazione e delle metodologie e delle tecnologie per la codificazione di sorgente di segnali mono e multimediali ai fini della riduzione di ridondanza sia senza perdita d'informazione che con perdita controllata. Acquisizione dei fondamenti teorici, delle metodologie e delle tecnologie per la protezione dell'informazione in presenza di errori, distorsioni e rumori introdotti dai sistemi di comunicazione numerici. Applicazione al caso di sistemi multimediali e multisensoriali.
-
CAMPISI PATRIZIO
( programma)
Elementi di teoria dell’informazione: entropia di una sorgente, entropia relativa. Entropia congiunta e entropia condizionata. Statistica sufficiente. Codifica di sorgente senza perdita di informazione: Codici ottimi. Limiti sulla lunghezza dssielle parole di codice per i codici ottimi. Diseguaglianza di Kraft per codici univocamente decodificabili. Codificatori di Huffman e di Shannon-Fano-Elias. Codifica di sorgente Universale. Codificatori aritmetici. Codificatore di Lempel-Ziv.
Equivocazione, tasso di informazione mutua, capacità di canale. Capcità dei canali binari simmetrici e dei canali limitati in banda affetti da rumore additivo gauano.
Teorema di Shannon sulla codifica di canale. Diseguaglianza di Fano. Teorema della separazione tra codifica di sorgente e la codifica di canale.
Codici lineari a blocco: definizione, matrice generatrice, controlli di parità, codici sistematici Rivelazione e correzione d’errore per codici lineari a blocco. Sindrome. Codice duale di un codice lineari a blocco. Decodificatore ottimo. Rivelazione e correzione d’errore per canali binari simmetrici. Schieramento standard. Prestazioni. Campi di Galois: definizioni e proprietà. Codici ciclici. Codici d Hamming. Codici di Reed-Solomon.
Codici convoluzionali: definizioni e proprietà. Decodifica a massima verosimiglianza: canali binari simmetrici e canali gaussiani Serie di Markov: definizioni e prorietà.
Algoritmo di Viterbi: principio, implementazione e prestazioni Algoritmo di Viterbi: prestazioni.
Turbocodici: definizioni e principio di funzionamento.
Codici concatenati. Codificatori convoluzionali ricorsivi sistematici. Interallacciatori per codici convoluzionali. Calcolo della probabilità a posteriori (AAP) per i turbocodici. Principio di funzionamento dei protocolli ARQ ibridi.
Decodificatori per turbo codici: algoritmo di decodifica.
( testi)
Elements of information theory
Thomas M. Cover, Joy A. Thomas,
2. ed., 2006
John Wiley & Sons, Ltd.
|
6
|
ING-INF/03
|
48
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative caratterizzanti
|
ITA |
Gruppo opzionale:
Insegnamenti a scelta - (visualizza)
 |
9
|
|
|
|
|
|
|
|
|
20802093 -
ELETTRONICA DEI SISTEMI PROGRAMMABILI
(obiettivi)
L’insegnamento consente allo studente di apprendere e applicare le tecniche di progettazione dei sistemi digitali in generale e di approfondire in particolare gli aspetti che riguardano l’implementazione tramite piattaforme programmabili. Il corso analizza la struttura tipica e la tecnologia dei moderni componenti elettronici programmabili, sviluppa la capacità di progettare un sistema elettronico digitale dalle specifiche fino all’implementazione e alla verifica sperimentale del comportamento, la capacità di redazione di un rapporto tecnico relativo al progetto e alla caratterizzazione di un componente o sistema elettronico digitale.
-
Erogato presso
20802093 ELETTRONICA DEI SISTEMI PROGRAMMABILI in Ingegneria elettronica per l'industria e l'innovazione LM-29 N0 SAVOIA ALESSANDRO STUART, LA MURA MONICA
( programma)
Introduzione
-Classificazione dei dispositivi e sistemi elettronici per applicazioni embedded
-Tecnologie e campi di applicazione
Richiami sui sistemi di numerazione e tipi di dati
-Numeri binari ed esadecimali
-Conversioni e operazioni tra numeri binari ed esadecimali
-Rappresentazione binaria di numeri interi
-Rappresentazione binaria di numeri reali
Programmazione embedded in linguaggio C
-Programmazione ad alto livello
-Compilatori
-Struttura di programmi C
-Esempi
Introduzione all’architettura ARM e alla famiglia di microcontrollori STM32
-Introduzione ai processori Cortex e Cortex-M
-Introduzione ai microcontrollori STM32
-Scheda di sviluppo Nucleo
Toolchain
-Ambiente di sviluppo STM32CubeIDE
-Tool di configurazione STM32CubeMX
-Debugging
Hardware Abstraction Layer
-Interfacciamento digitale (GPIO)
-Gestione degli Interrupt
-Clock System
-Accesso diretto alla memoria (DMA)
-Timer e Real-Time Clock
Interfacce seriali (USART)
-Analog-To-Digital Conversion
-Digital-To-Analog Conversion
-I2C
-SPI
-CAN-bus
Progettazione di sistemi embedded
-Esercitazioni
-Sviluppo di progetti
( testi)
Materiale didattico e libri di testo consigliati:
Appunti a cura del docente
Joseph You, “The Definitive Guide to ARM® Cortex®-M3 and Cortex®-M4 Processors,” Third Edition 2014, Elsevier, 2014, ISBN 978-0-12-408082-9, https://doi.org/10.1016/C2012-0-01372-5
Carmine Noviello, “Mastering STM32 - Second Edition, A step-by-step guide to the most complete ARM Cortex-M platform, using the official STM32Cube development environment,” Leanpub, 2022, http://leanpub.com/mastering-stm32-2nd
|
9
|
ING-INF/01
|
72
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
|
ITA |
|
20810554 -
ETHICAL HACKING
(obiettivi)
Questo corso fornisce un'introduzione all'hacking etico, che comporta il tentativo di penetrare in sistemi sicuri al fine di dimostrare la vulnerabilità in modo che possano essere prese misure per mitigare il rischio. Gli studenti svilupperanno una comprensione di alcune delle tecniche che possono essere utilizzate per valutare la sicurezza dei sistemi, delle informazioni e delle reti di comunicazione, e per difendersi dalle minacce a tali sistemi attraverso mezzi fisici ed elettronici.
Risultati dell'apprendimento.
-
CARLI MARCO
( programma)
Unità 0 - Richiami
Richiami di reti
Richiami di programmazione in Python e macchine virtuali
Unità 1 - Introduzione all’hacking etico
Il concetto di "hacking etico"
Valutazione delle vulnerabilità
Report e documenti relativi all’hacking etico
Unità 2 - Raccolta di informazioni sull’obiettivo dell’hacking
Attacchi di scanning
Attacchi di sniffing
Social engineering
Attacchi alle password
Unità 3 - Hacking etico mediante attacchi attivi
Attacchi web
Attacchi di Denial of Service
Attacchi wireless
Unit 4 - Laboratorio di hacking etico
Esercitazioni pratiche riguardanti le diverse unità del corso
( testi)
Baloch Rafay. Ethical hacking and penetration testing guide. Auerbach Publications, 2015.
|
9
|
ING-INF/03
|
72
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
|
ENG |
|
21210000 -
A SCELTA STUDENTE
(obiettivi)
Per il completamento del proprio Piano degli Studi, lo studente potrà scegliere tra gli ulteriori insegnamenti offerti a scelta dello studente, oppure insegnamenti offerti nelle altre Lauree Magistrali attive in Ateneo.
|
9
|
|
72
|
-
|
-
|
-
|
Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)
|
ITA |
|
Università Roma Tre