Cloud Computing

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Créditos
3
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
AC
Mail
Services converge and pass from the physical world to the digital world, making them accessible from any electronic device. Cloud Computing is what makes it possible for digital technology to penetrate every corner of our economy and society. The goal of this course is to help students to understand this profound transformation that is causing Cloud Computing and related emerging technologies such as Artificial Intelligence. This course will encourage their desire to want to delve further into this exciting world of technology and become actively involved.
This course will review Cloud Computing technologies which will shape our near future, as well as attempt to visualize in which direction this technology will take us. The course will pay special attention to the relation of Cloud Computing with advanced analytics technologies (such as Artificial Intelligence in general and Deep Learning technologies in particular). We will look under the hood of these advanced analytics services in the Cloud, either in terms of software or hardware, in order to understand how their high-performance requirements can be provided.

The practical component is an important part of this subject. In this course the “learn by doing” method is used, with a set of Hands-on that the students must carry out throughout the course. The course will be marked by a continuous assessment which ensures constant and steady work. The method is also based on teamwork and a ‘learn to learn' approach reading and presenting related topics in short presentations. Thus the student is able to adapt and anticipate new technologies that will arise in the coming years.

(2020 course edition will be in Spanish or Catalan | The course will begin on 10/02/2020 | For updates visit: https://torres.ai/docencia/cc-mei-2019/ )

Teacher's master classes, the presentations of the students and the practices of the course, will be mixed throughout the two days of weekly class. It is expected that the student always carry his/her laptop to do the assigned hands-on or follow the digital documentation that the teacher will distribute each day.

Profesores

Responsable

  • Jordi Torres Viñals ( )

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
7.1

Competencias

Competencias Técnicas de cada especialidad

Dirección y gestión

  • CDG1 - Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.

Específicas

  • CTE6 - Capacidad para diseñar y evaluar sistemas operativos y servidores, y aplicaciones y sistemas basados en computación distribuida.
  • CTE9 - Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG1 - Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería informática.
  • CG4 - Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.
  • CG6 - Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, en el ámbito de la Ingeniería Informática.
  • CG7 - Capacidad para la puesta en marcha, dirección y gestión de procesos de fabricación de equipos informáticos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación.
  • CG8 - Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

Competencias Transversales

Actitud frente al trabajo

  • CTR5 - Tener motivación para la realización profesional y para afrontar nuevos retos, así como una visión amplia de las posibilidades de la carrera profesional en el ámbito de la Ingeniería en Informática. Tener motivación por la calidad y la mejora continua, y actuar con rigor en el desarrollo profesional. Capacidad de adaptación a los cambios organizativos o tecnológicos. Capacidad de trabajar en situaciones de falta de información y/o con restricciones temporales y/o de recursos.

Básicas

  • CB6 - 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.
  • CB8 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB9 - 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.

Objetivos

  1. Cloud Computing Basics
    Competencias relacionadas: CTE6, CG1, CDG1, CTR5, CG4,
  2. Cloud Computing technologies
    Competencias relacionadas: CG1, CB9, CG4, CG6, CG7,
  3. New relate paradigms
    Competencias relacionadas: CDG1, CB6, CB9,
  4. Cloud Computing and Big Data Analytics disruptive technologies
    Competencias relacionadas: CTE6, CTE9, CG8,
  5. Cloud Computing role in Artificial Intelligence
    Competencias relacionadas: CTE6, CTE9, CDG1, CB6, CB8, CB9,
  6. Learn by doing
    Competencias relacionadas: CG1, CDG1, CB6, CG4, CG6, CG7, CG8,

Contenidos

  1. Cloud Computing paradigm
    1.1 The evolution of the Cloud Computing | 1.2 Cloud deployment and services models
  2. Cloud Computing technologies
    2.1 Containers and orquestrators | 2.2 APIs: the doors in the Cloud
  3. New relate paradigms
    3.1 Serveless computing | 3.2 Edge computing
  4. Cloud Computing and Big Data Analytics
    4.1 Current Cloud computing software stack | 4.2 Current Cloud computers Hardware: the Paradigm shift
  5. AI & DL: The next wave of Cloud
    5.1 Programming DL | 5.2 Scaling DL applications
  6. Midterm 1
  7. Midterm 2
  8. Attendance
  9. Presentation 1
  10. Presentation 2
  11. Presentation 3
  12. Presentation 4
  13. Hands-on 1
  14. Hands-on 2
  15. Hands-on 3
  16. Hands-on 4
  17. Hands-on 5
  18. Hands-on 6

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Cloud Computing paradigm


Objetivos: 1
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
2h

Cloud Computing technologies


Objetivos: 2
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

New relate paradigms


Objetivos: 3
Contenidos:
Teoría
1h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

Cloud Computing and Big Data Analytics


Objetivos: 4
Contenidos:
Teoría
1h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
4h

AI & DL: The next wave of Cloud


Objetivos: 5
Contenidos:
Teoría
3.5h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
8h

Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
13.5h
Aprendizaje dirigido
1h
Aprendizaje autónomo
8h

Homeworks ( & Presentations)


Objetivos: 6
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
1h
Aprendizaje autónomo
8h

Midterms


Objetivos: 2 1 3 4 5 6
Contenidos:
Teoría
2h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
8h


Metodología docente

Class attendance and participation: Regular and consistent attendance is expected and to be able to discuss concepts covered during class. The theoretical activities include participatory lecture classes, which explain the basic contents of the course. Attendance in class is mandatory unless you have a reason to miss class that is acceptable to the instructor.

Students are responsible for all material and projects are given in class whether they are present or not. It is the responsibility of the student to obtain handouts, assignments, projects, etc. for any missed class from a fellow student.

Hands-on: Activities focused on the acquisition of knowledge through experimentation by “learn by doing” approach mixing theory and practice. Part of the hands-on will be conducted during a regular class sessions and part will be done out of the class sessions. All the hands-on will involve writing a report with all the results to be delivered to the “Racó”

Homework Assignments: Homework will be assigned weekly that includes reading the documentation that expands the concepts introduced during lectures, and periodically will include reading research papers related with the lecture of the week, and prepare presentations (with slides). Some students/groups randomly chosen will present their presentation.

Assessment: There will be 2 short midterm exams along the course.

Student presentation: Students/groups randomly chosen will present the homework (presentations/projects).

Final exam: At the end of the term the student will have an optional exam.

Método de evaluación

The evaluation of this course can be obtained by continuous evaluation. This evaluation will take into account different items:

In-class exams will account for 10% of the grade:
Midterm 1: 5%
Midterm 2: 5%

Attendance & participation in class will account for 14% of the grade:
Each day: 1%

Homework, reading papers and presentations will account for 34% of the grade:
Presentation 1: 12%
Presentation 2: 2%
Presentation 3: 10%
Presentation 4: 10%

Hands-on (+reports) will account for 42% of the grade:
Hands-on 1: 8%
Hands-on 2: 1% (not requires a report)
Hands-on 3: 10%
Hands-on 4: 4%
Hands-on 5: 12%
Hands-on 6: 7%

Requirements for continuous evaluation is:
Minimum of 80% of attendance in class sessions
Minimum of 50% of Homework and presentations
Minimum of 50% of Hands-on

Course Exam, for those students who have not benefited the continuous evaluation, will be announced during the course. This exam includes the evaluation of the knowledge of the entire course (practical part, theoretical part and self-learning part of homework). During this exam the student is not allowed to use any type of documentation.

Bibliografía

Básica:

Complementaria:

Web links

Capacidades previas

Python is the programming language of choice for the labs' sessions of this course. It is assumed that the student has a basic knowledge of Python prior to starting classes. Also, some experience with Linux basics will be necessary.