Identifying Data					2020/21
Subject (*)	Embedded Systems			Code	770538003
Study programme	Máster Universitario en Informática Industrial e Robótica
Descriptors	Cycle	Period	Year	Type	Credits
	Official Master's Degree	1st four-month period	First	Obligatory	4.5
Language	Spanish
Teaching method	Face-to-face
Prerequisites
Department	Enxeñaría Industrial
Coordinador	Quintián Pardo, Héctor		E-mail	hector.quintian@udc.es
Lecturers	Quintián Pardo, Héctor		E-mail	hector.quintian@udc.es
Web
General description
Contingency plan	1. Modificacións nos contidos Non se realizará modificación nos contidos 2. Metodoloxías *Metodoloxías docentes que se manteñen Sesión maxistral, Prácticas de laboratorio, Traballos tutelados *Metodoloxías docentes que se modifican 3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado Tanto a sesión maxistral, como as prácticas levaranse a cabo a través de la plataforma Microsoft Teams. Manteñense os horarios de titorías a través da plataforma Microsoft Teams e correo electrónico. 4. Modificacións na avaliación As presentación dos traballos realizaranse a través de Miscrosoft Teams. *Observacións de avaliación: 5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía Non se realizarán modificacións

Study programme competencies Code Study programme competences A2 CE02 - Capacidad para desarrollar aplicaciones, implementar algoritmos y manejar estructuras de datos de forma eficiente en los lenguajes de programación, en especial los usados en robótica y/o informática industrial A3 CE03 - Capacidad para desarrollar y programar aplicaciones complejas, incluyendo multihilo y/o multiproceso y/o procesos distribuidos A4 CE04 - Capacidad para uso y desarrollo de código y librerías que permitan captar el entorno y actuar sobre él en sistemas robóticos y/o industriales A7 CE07 - Capacidad para definir, diseñar y proyectar sistemas de producción automatizados y control avanzado de procesos A8 CE08 - Capacidad para el uso y desarrollo de sistemas de comunicación para su aplicación sobre sistemas robóticos y/o industriales A11 CE11 - Capacidad para alcanzar la optimización, eficiencia y sostenibilidad en el desarrollo de sistemas robóticos y/o industriales y/ o metaheurísticos A12 CE12 - Capacidad para el desarrollo de sistemas ciberfísicos, internet de las cosas y/o técnicas basadas en cloud computing B2 CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio B5 CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. B6 CG1 - Buscar y seleccionar alternativas considerando las mejores soluciones posibles B8 CG3 - Incorporar el vocabulario propio para expresarse con precisión en una comunicación efectiva, tanto escrita como oral B14 CG9 - Aplicar conocimientos de ciencias y tecnologías avanzadas a la práctica profesional o investigadora B16 CG11 - Valorar la aplicación de tecnologías emergentes en el ámbito de la industria y la robótica B18 CG13 - Plantear y resolver problemas, interpretar un conjunto de datos y analizar los resultados obtenidos; en el ámbito de la informática industrial y la robótica C1 CT01 - Adquirir la terminología y nomenclatura científico-técnica para exponer argumentos y fundamentar conclusiones C3 CT03 - Aplicar una metodología que fomente el aprendizaje y el trabajo autónomo C5 CT05 - Adquirir la capacidad para elaborar un trabajo multidisciplinar C6 CT06 - Dominar la expresión y la comprensión de un idioma extranjero

Learning aims

Learning outcomes	Study programme competences
Saber o que é un sistema embebido.		BC2 BC5 BC6 BC8	CC1 CC3 CC5 CC6
Coñecer as prestacións dos sistemas embebidos.		BC16	CC1 CC3 CC5 CC6
Saber programar un sistema embebido exprofeso para unha aplicación de control industrial.	AC2 AC3 AC4 AC7 AC8 AC11 AC12	BC14 BC18

Contents

Topic	Sub-topic
Definición do concepto de sistema embebido.	-
Tipos de sistemas embebidos de uso na actualidade.	-
Programación, configuración e aplicación dun sistema embebido.	-
Adquisición e xeración de sináis en sistemas embebidos.	-
Conexión dun sistema embebido cun sistema industrial para o seu control.	-

Planning

Methodologies / tests	Competencies	Ordinary class hours	Student’s personal work hours	Total hours
Guest lecture / keynote speech	B2 B5 B6 B8 C1 C3 C5 C6	17	0	17
Laboratory practice	A2 A3 A4 A7 A8	17	0	17
Mixed objective/subjective test	A2 A3 A4 A7 A8 A11 A12	2	0	2
Supervised projects	A11 A12 B14 B16 B18 C6	0	74.2	74.2
Personalized attention		2.3	0	2.3
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students.

Methodologies

Methodologies	Description
Guest lecture / keynote speech	Exposición oral mediante o uso de medios audiovisuais do temario da materia
Laboratory practice	Realización de prácticas de aplicación dos coñecementos teóricos adquiridos. Manexo de software de linguaxe de alto nivel, levando a cabo tarefas de xeración de código e implementación física dos problemas propostos.
Mixed objective/subjective test	Probas de avaliación que poderán incluír preguntas sobre los contidos teóricos da materia, así como exercicios ou problemas relacionados cos contidos
Supervised projects	A lo menos un traballo de realización individual ou en grupo para o deseño dun sistema de complexidade media.

Personalized attention

Methodologies Supervised projects

Description Os profesores atenderán persoalmente as dubidas sobre calquera das actividades desenroladas o longo do curso. O horario de titorías será publicado o comezo do trimestre na páxina web do centro. O alumnado con recoñecemento de dedicación a tempo parcial ou dispensa académica de exención de asistencia, poderá realizar sesións periódicas co coordinador da materia a través de Microsoft Teams o correo electrónico.

Assessment

Methodologies	Competencies	Description	Qualification
Supervised projects	A11 A12 B14 B16 B18 C6	Realización do deseño, simulación e implementación práctica dun sistema de complexidade media/alta a través do software da materia. Avaliarase a correcta aplicación dos conceptos teóricos o traballo realizado. Será preciso entregar unha memoria explicativa do mesmo, facer una exposición oral e realizar una defensa práctica do traballo.	70
Mixed objective/subjective test	A2 A3 A4 A7 A8 A11 A12	Realización dunha proba teórico/práctica na que se avalíen os conceptos adquiridos.	30
Assessment comments

Sources of information

Basic
Complementary

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Introduction to Python for Engineers/770538011

Subjects that continue the syllabus

Other comments

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