Dario Malchiodi — Università degli Studi di Milano

Dottorato di ricerca in Informatica (Università degli Studi di Milano)

Docenti: Nicolò Cesa-Bianchi (unimi), Andrea Condorelli (Magneti Marelli), Dario Malchiodi (unimi).

Avvisi

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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.

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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, stanza 5015 del Dipartimento di Informatica. 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.