Grau en Intel·ligència Artificial. Facultat d'Informàtica de Barcelona.
L'objectiu d'aquesta assignatura és conèixer el funcionament i aplicacions de sistemes de computació d'alt rendiment, per tal de desplegar aplicacions d'intel·ligència artificial que requereixen gran quantitat de recursos, optimització de processos i aplicació d'acceleradors, i aprofitament i orquestració de recursos al núvol. En aquest curs es veuran conceptes de virtualització i containerització, així com sistemes de fitxers distribuïts i sistemes de computació distribuïda. També es veurà escalabilitat en algoritmes d'aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial, usant tecnologies de l'estat de l'art, tant per middleware com per acceleradors. Es treballarà amb llenguatges C, Python i Scala.
Metodologia: El curs es basa en sessions de teoria i de laboratori presencials. Les sessions teòriques combinen classes magistrals i seminaris d'experts en l'àmbit, seguint el programa exposat en aquest pla d'estudis i basades en l'ús de material propi. Durant les sessions es promou el diàleg i la discussió per tal d'anticipar i consolidar els resultats d'aprenentatge de l'assignatura.
Laboratoris: Les sessions de laboratori tracten els aspectes relacionats amb les diferents tecnologies presentades, i segueixen els mateixos temes del plan d'estudis. Són sessions pràctiques en forma de Hands-On, utilitzant diferents recursos computacionals al Departament d'Arquitectura de Computadors i al Barcelona Supercomputing Center.
Presentacions: Part de la nota vindrà donada per presentacions dels estudiants, en format "Pecha Kucha" (10 slides x 10 seconds/slide), en sessions de teoria i de laboratori.
Avaluació: L'avaluació constarà d'Exercicis Pràctics (EX:55% nota), Treballs de recerca (TR:20% nota), Presentacions a Classe (PR:15%) i Assistència (AS:10%).
[PK]: Presentacions PechaKucka Teoria / Laboratori.
Temari de Sessions i Laboratoris: