Dottorato di ricerca in Informatica (Università degli Studi di Milano)
Docenti: Nicolò Cesa-Bianchi (unimi), Andrea Condorelli (Magneti Marelli), Dario Malchiodi (unimi).
Avvisi
| Data | Informazione |
|---|---|
| 23/02/2020 |
Annullamento attività didattiche Tutte le attività didattiche sono sospese fino al 29/2. |
| 13/02/2020 |
Modifica calendario delle lezioni di Architectural
patterns for distributed machine learning applications La lezione del 26/2 del corso Architectural patterns for distributed machine learning application è posticipata al 2/3, dalle 15:30 alle 18:30 nel laboratorio magistrale al terzo piano. |
| 12/02/2020 |
Modifica aule delle lezioni di Architectural
patterns for distributed machine learning applications Le lezioni del corso Architectural patterns for distributed machine learning application avverranno in aule differenti rispetto a quanto precedentemente comunicato. Si invitano gli studenti interessati a controllare il nuovo calendario delle lezioni. |
Lingua
Le lezioni sono in inglese.
Orari del corso
Le lezioni si svolgono nel Dipartimento di Informatica, secondo il seguente orario:
| Giorno | Ora | Luogo |
|---|---|---|
| 10/02/2020 | 14:30 - 16:30 | sala riunioni 3° piano |
| 11/02/2020 | 14:30 - 16:30 | sala riunioni 5° piano |
| 13/02/2020 | 14:30 - 16:30 | sala riunioni 7° piano |
| 14/02/2020 | 14:30 - 16:30 | sala riunioni 7° piano |
| 17/02/2020 | 15:30 - 18:30 | lab. laurea magistrale 5° piano |
| 21/02/2020 | 15:30 - 18:30 | lab. laurea magistrale 3° piano |
| 24/02/2020 | 15:30 - 18:30 | lab. laurea magistrale 5° piano |
| 26/02/2020 02/03/2020 | 15:30 - 18:30 | lab. laurea magistrale 5° piano 3° piano |
Eventuali variazioni rispetto al calendario pianificato verranno comunicate in aula e pubblicizzate nel paragrafo Avvisi di questa pagina. È prevista una serie di lezioni integrative (facoltative) in aula informatizzata, che avranno luogo il venerdì. La data di partenza sarà comunicata successivamente.
Ricevimento studenti
Su appuntamento (via e-mail).
È possibile contattare il docente tramite posta elettronica, avendo cura di leggere preventivamente la guida predisposta dal Prof. Sebastiano Vigna e di specificare chiaramente nell'oggetto del messaggio il nome dell'insegnamento e l'anno accademico. In particolare, si invitano gli studenti a usare sempre come mittente l'indirizzo fornito loro dall'Ateneo (basato cioè sul dominio studenti.unimi.it) firmando con nome, cognome e matricola e ricordando che i tempi di risposta possono variare in funzione degli impegni del docente.
Materiale didattico
- La parte sul federated learning è descritta nella presentazione utilizzata nelle prime due lezioni.
- La parte sulle architetture è descritta nelle presentazioni usate nella
quinta
e sesta
lezione e nei seguenti articoli:
- J. A. Zachman, A framework for information systems architecture, IBM Systems Journal 26-3 (1987), 454-470;
- D. E. Perry, A. L. Wolf, Foundations for the Study of Software Architecture, ACM SIGSOFT 17-4 (1992), 40-52;
- M. Shaw, Larger Scale Systems Require Higher-Level Abstractions, ACM SIGSOFT 14-3 (1989), 143-146.
- S. Ghemawat, H Gobioff, S. Leung, The Google file system, Proceedings of the nineteenth ACM symposium on Operating systems principles, 2003, 29-43.
- K. Aida, Effect of job size characteristics on job scheduling performance, in Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, Springer, Berlin, Heidelberg, 2000, 1-17.
- A. Sharma, M. Kumar, S. Agarwal, A complete survey on software architectural styles and patterns, Procedia Computer Science 70, 2015, 16-28.
- J. Dean, S. Ghemawat, MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM 51.1, 2008, 107-113.