Université Côte d'azur
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UE IoT - Objets connectés (EN)

Code de l'ECUE : RMU04D

Ce cours donne droit à 3.0 ECTS.
EUR SPECTRUM
Informatique , Génie informatique, automatique et traitement du signal , Génie électrique, électronique, photonique et systèmes
Campus Valrose
Master 1 , Master 2 , Doctorat
Semestre pair
Anglais , Français

PRESENTATION

The Internet of Things (IoT) is a network of physical terminals called  »things », which  integrate sensors, softwares and other technologies to connect to other terminals or systems over the Internet and exchange data with  them.

These objects can be simple household appliances or more complex industrial tools. With more than 7 billion connected IoT devices today, experts expect this number to rise to 10 billion by 2020 and 22 billion by 2025. In just a few years, IoT has become one of the most important technologies of the 21st century.

This minor “IoT – Connected Objects” aims to enable each student to acquire the basic knowledge to design a connected object using different servers and communication protocols (Ethernet, Wifi, Lorawan, MQTT, etc.).

Participants develop skills in engineering, programming and also artificial intelligence. An brief introduction to neural networks and their applications in IoT and real-time object detection (with YoloV8) will be delivered. Students will be able to work with different types of microprocessors (Arduino wifi, ESP32 Heltec, Raspberry Pi, and STM32 (STM32 and embedded systems provided through a collaboration with the STMicroelectronics company) The objective is to foster innovative solutions combining IoT and AI.

This course is adapted to different levels: beginners, intermediate or advanced. This minor can also be very useful for programming beginners who want to discover the basics of programming in Python, C language, HTML, javascript, etc.

The course will be divided into 2 parts. The first 2 sessions will be devoted to the presentation of the functional communication chain of connected objects and the different elements allowing it to be implemented (communication protocols, recovery and posting of data online). Secondly (at least 5 sessions), the minor will be entirely dedicated to the implementation of projects chosen by the students (individually or in groups): weather station, beehive, remote control of experiments, various measuring devices (temperature, pH-metry, seismograph, air quality analysis, etc.), use of AI in IoT projects, etc. The data collected can be recorded in a database and the designed system will become one of the elements of a network of connected objects.

 

Responsable(s) du cours

, Didier Orlandi

Présentiel

PREREQUIS

Avant le début du cours, je dois ...
  • Scientific bachelor.
  • This course is dedicated to beginners as well as more experienced people in the field of IoT. During this course, individualized teaching will allow everyone to master the basic knowledge of IoT and for some of the students to carry out advanced IoT projects.

OBJECTIFS

A la fin de ce cours, je devrais être capable de...
  • Securely implement any connected system.
  • Know the different communication protocols: MQTT, LORAWAN.
  • Create a web interface to visualize data from connected objects.
  • Publish a video stream (webcam, IP camera, camera, etc.).
  • Create or modify basic programs in Python language, in C language (Arduino), design web pages in HTML5 and javascript.
  • Understand how an artificial or convolutional neural network works.
  • Design a neural network with python and Yolov8 for the detection of objects in an image or video (recordings or real-time with a webcam).

CONTENU

  • L’enseignement se découpera en 2 temps.

    • Durant 2 à 3 séances, une première partie : sera consacrée à la présentation de la chaine fonctionnelle de communication des objets connectés et aux différents éléments permettant de la mettre en œuvre (protocoles de communication, récupération et mise en ligne des données).
    • Dans un second temps (au moins 5 séances) : l’enseignement sera entièrement dédié à la mise en œuvre des projets choisis par les étudiants en fonction de leur intérêt (individuellement ou en groupe) :  station météo, ruche, contrôle d’expérimentations à distance, appareils de mesure divers (température, pH-métrie, sismographe, analyse de la qualité de l’air…).

     

    Les données recueillies pourront être enregistrées dans une base de données et le système conçu deviendra un des éléments d’un réseau d’objets connectés.

    Les étudiants apprendront ainsi à utiliser différents types de microprocesseurs et à concevoir des interfaces (site web, programmes Python, applications android) pour communiquer avec ces objets connectés.

    L’utilisation d’un serveur vidéo permettra la gestion des flux vidéos ( images, vidéos en direct, vod…)

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    The teaching will be divided into 2 stages :

    • During 2 to 3 sessions, a first partwill be devoted to the presentation of the functional chain of communication of connected objects and the different elements allowing it to implement (communication protocols, recovery and posting  of data online).
    • In a second time  (at least 5 sessions): teaching will be entirely dedicated to the implementation of projects chosen by the students according to their interest (individually or in groups): weather station, beehive, remote control of experiments, various measuring devices (temperature, pH-meter, seismograph, air quality analysis, etc.)

     

    The data collected can be stored in a database and the designed system will become part of a network of connected objects.

    Students will learn how to use different types of microprocessors and to design interfaces (website, Python programs, android applications) to communicate with these connected objects.

    The use of a video server will allow the management of video streams (images, live videos, vod, etc.)

     

     

  • En présentiel et distance :

    • Présentation de la chaine de communication d’un objet connecté.
    • Introduction aux différents types de microprocesseurs (arduino, STM32)
    • Mise en œuvre de capteurs simples avec arduino.
    • Choix d’un projet objets connectés à réaliser.

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    Team Project :

    • realization of a connected project, face-to-face and distance : Presentation of the communication chain of a connected object.
    • Introduction to the different types of microprocessors (arduino, STM32)
    • Implementation of simple sensors with arduino.
    • Choice of a connected objects project to realize.

     

     

  • En présentiel et distance :

    • Présentation de la chaine de communication d’un objet connecté.
    • Introduction aux différents types de microprocesseurs (arduino, STM32)
    • Mise en œuvre de capteurs simples avec arduino.
    • Choix d’un projet objets connectés à réaliser.
    • Enseignants : D. Orlandi, P.Aplincourt, G. Huillard.

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    Team Project :

    • Realization of a connected project, face-to-face and distance :
    • Presentation of the communication chain of a connected object. Introduction to the different types of microprocessors (arduino, STM32)
    • Implementation of simple sensors with arduino.
    • Choice of a connected objects project to realize.
    • Trainers : D. Orlandi, P.Aplincourt, G. Huillard.

     

     

  • Projet d'équipe en présentiel :

    • Présentation LORA, LORAWAN.
    • Mise en œuvre de la carte LORAWAN UCA.
    • Présentiel : Encadrement des groupes projets objets connectés.
    • Enseignants : D. Orlandi, P.Aplincourt.

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    Team Project, face-to-face :

    • Presentation LORA, LORAWAN.
    • Implementation of the LORAWAN UCA board.
    • Face-to-face: Management of connected object project groups.
    • Trainers : D. Orlandi, P.Aplincourt.

     

     

  • Projet d'équipe :

    • En présentiel : encadrement des projets objets connectés.
    • Enseignants : D. Orlandi, G. Huillard.

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    Team Project :

    • Face-to-face : supervision connected object projects.
    • Trainers : D. Orlandi, G. Huillard.

     

     

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    Projet d'équipe :

    • En présentiel : encadrement des projets objets connectés.
    • Enseignants : P.Aplincourt, G. Huillard.

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    Team Project :

    • Face-to-face : supervision connected object projects.
    • Trainers : P.Aplincourt, G. Huillard.

     

     

  • Projet d'équipe :

    • En présentiel : discussions about the chosen case studies,
    • En autonomie : bibliography research.
    • Enseignants : D. Orlandi, P.Aplincourt,

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    Team project :

    • Face to face : discussions about the chosen case studies,
    • In autonomy : bibliography research,
    • Trainers : D. Orlandi, P.Aplincourt.

     

     

  • Projet d'équipe :

    • En présentiel : discussions about the chosen case studies,
    • En autonomie : bibliography research.
    • Enseignants : D. Orlandi, G. Huillard.

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    Team project :

    • Face to face : discussions about the chosen case studies,
    • In autonomy : bibliography research,
    • Trainers : D. Orlandi, G. Huillard.

     

     

  • Projet d'équipe :

    • En présentiel,
    • Présentation des différents projets réalisés,
    • Enseignants : D. Orlandi, P.Aplincourt, G. Huillard.

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    Team Project :

    • Face-to-face.
    • Presentation of the different projects.
    • Trainers : D. Orlandi, P.Aplincourt, G. Huillard.

     

     

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Important
Ce syllabus n’a aucune valeur contractuelle. Son contenu est susceptible d’évoluer en cours d’année : soyez attentifs aux dernières modifications.