Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Technologie chmury

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-2M19TCH Kod Erasmus / ISCED: 11.3 / (0612) Database and network design and administration
Nazwa przedmiotu: Technologie chmury
Jednostka: Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
Grupy: Przedmioty monograficzne dla III - V roku informatyki
Przedmioty obieralne dla informatyki
Punkty ECTS i inne: 6.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

monograficzne

Skrócony opis:

Program obejmuje 6 nazwanych obszarów tematycznych będących obecnie w kręgu zainteresowań nauki i biznesu z uwagi na oferowane lub spodziewane źródła przewagi konkurencyjnej: chmurę, sztuczną inteligencję, blockchain, cyberbezpieczeństwo, internet rzeczy i informatykę kwantową. Podział zajęć na autonomiczne bloki tematyczne (wykład + laboatoria) pozwoli na zapoznanie się z wybranymi tchnologiami wraz z przykładami ich zastosowań. Całości towarzyszy praca nad samodzielnym projektem programistycznym w ramach wybranego bloku.

Pełny opis:

Zajęcia podzielone są na dwie grupy: wykłady/laboratoria oraz seminaria w trakcie, których będą prezentowane postępy prac w ramach projektów indywidualnych. Tematy zajęć wykładowych i laboratoryjnych:

1. Wstęp: cele kształcenia, środowiska i narzędzia pracy

2. Chmura obliczeniowa: wirtualizacja sprzętowa i programowa (pełna i lekka wirtualizacja), model chmury hybrydowej z wyszczególnieniem roli warstw infrastruktury, zarządzania, usług i integracji z chmurą publiczną, OpenStack oraz IBM Cloud Orchestrator jako silnik synchronizacji i zarządzania cyklem życia systemów, standardyzacja i migracja procesów, katalog usług, automatyczna skalowalność, rozwiązania klastrowe

3. Sztuczna inteligencja: algorytmy genetyczne, uczenie maszynowe, sieci neuronowe, usługi sztucznej inteligencji w chmurze, środowisko PowerAI, przetwarzanie obrazów (klasyfikacja, detekcja) w oparciu o PowerAI Vision, analiza strumieni danych i szeregów czasowych

4. Blockchain: cechy sieci, sieci prywatne i publiczne, Hyperledger Fabric (komponenty, uwierzytelnianie, autoryzacja, transakcje), kontrakty (struktura, cykl życia), sieci HLF z wykorzystaniem kontenerów.

5. Cyberbezpieczeństwo: Systemy klasy SIEM (Security Information and Event Management) - architektura i fazy wdrożenia, mechanizmy Big Data w agregacji i analizie danych historycznych, przegląd funkcjonalności Qradar SIEM i Qradar Vulnerability Manager (profile, wyjątki i polityki skanowania), integracja z systemami zewnętrznymi

6. Internet rzeczy: podstawy i cel technologii, protokoły i architektury, wprowadzenie do budowania systemów IoT w oparciu o sterowniki procesorowe, konsolidacja środowiska poprzez zastosowanie hubów, przetwarzanie danych i ich wizualizacja na platformie chmurowej.

7. Informatyka kwantowa: kubit i sposoby kontroli informacji na poziomie kwantowym (splątanie, superpozycje, bramki kwantowe), teleportacja, algorytmy kwantowe (Shora, Grovera), skalowalność, realizacja sprzętowa komputera kwantowego, IBM Q Experience, pakiet Qiskit (Quantum Information Science Kit)

Literatura:

N.Gift, AI. Podejście pragmatyczne. Wprowadzenie do uczenia maszynowego opartego na chmurze, APN Promise, Warszawa 2019

A. O'Dowd, V. Ramakrishna, P. Novotny, N. Gaur, L. Desrosiers, S. Baset, Hands-On Blockchain with Hyperledger, Packt Publishing, 2018

Qradar 7.3.1 Administration Guide, https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SS42VS_7.3.1/com.ibm.qradar.doc/b_qradar_admin_guide.pdf

P. Gawron, M. Cholewa, K. Kara, Rewolucja Stanu.Fantastyczne wprowadzenie do informatyki kwantowej, IITiS PAN, 2016

Efekty uczenia się:

1. Rozumie i umie zaprojektować oraz uruchomić chmurę hybrydową według założonych wymagań.

2. Rozumie podstawowe techniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Potrafi zaimplementować algorytmy przetwarzania obrazów (klasyfikacja i detekcja) za pomocą usług IBM Cloud oraz PAIV.

3. Ma wiedzę o wymaganiach funkcjonalnych stawaianych aplikacjom rozproszonym, rozwiązaniom blockchain i kontraktom. Potrafi zaprojektować sieć HLF, model danych w niej przetwarzanych oraz zarządzać kontraktami (tworzenie, uruchamianie, testowanie).

4. Rozumie podstawowe terminy i mechanizmy związane z cyberbezpieczeństwem. Potrafi zastosować metody integracji Qradar SIEM z zewnętrznymi systemami wykorzystując dostępne API.

5. Zna zastosowania technologii IoT, używane w niej protokoły i formaty danych. Potrafi wysyłać i przetwarzać dane pomiarowe w oparciu o środowisko Watson IoT oraz Node-Red.

6. Rozumie podstawowe algorytmy kwantowe i różnice w porównaniu z podejściem klasycznym. Potrafi zaimplementować emulację algorytmu kwantowego w oparciu o Qiskit oraz w środowisku IBM Q Experience.

Metody i kryteria oceniania:

Ocena końcowa na podstawie punktów z kolokwium (30%) oraz oceny samodzielnego projektu programistycznego w ramach wybranego bloku (70%).

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (w trakcie)

Okres: 2020-02-17 - 2020-08-02
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksy Schubert, Michał Sierakowski
Prowadzący grup: Michał Sierakowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2021-02-18 - 2021-06-13
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksy Schubert, Michał Sierakowski
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.