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MO809A - Tópicos em Computação Distribuída

Organização da Disciplina - Aprendizado Distribuído

A disciplina será composta por aulas teóricas e laboratórios práticos para aplicação do conteúdo aprendido. O conteúdo previsto para a disciplina inclui:

  • Introdução a Sistemas Distribuídos, Arquiteturas e Comunicação, Métricas de Avaliação
  • TensorFlow, Keras e PyTorch, Treinamento de Modelos, Modelos com Múltiplas Entradas, Functional API, Treinamentos Personalizados
  • Treinamento de Modelos em Paralelo e Grafo Computacional
  • Split-Learning
  • Federated Learning Centralizado e Decentralizado
  • Single-task & Multi-task Learning
  • Estudo de Caso: Mobilidade, Segurança e Privacidade de Dados, Unlearning, outros.

Critério de Avaliação

A avaliação será realizada através de atividades, seminários e um projeto final. Dessa forma, a Média das Atividades (i.e., práticas e seminário) pode ser calculada da seguinte forma: onde \(MA\) é a média das atividades, \(|A|\) é a quantidade de atividades incluindo trabalhos práticos e seminários, e \(a_i\) é a nota do aluno na atividade \(i\). O projeto final irá compor 70% da nota final do aluno, assim a Nota Final (\(NF\)) pode ser calculada da seguinte forma: onde \(MA\) é a média do aluno nas atividades, \(NP\) é a nota do aluno na apresentação do projeto final. As datas dos seminários serão definidas no decorrer do semestre com disponibilização de um cronograma prévio.

O conceito final da nota do aluno seguirá a seguinte regra. Caso a \(NF\) for maior ou igual a 8.5 o aluno terá conceito \(A\). Por outro lado, caso \(NF\) seja inferior a \(8.5\) e maior que \(7.0\), o aluno terá conceito \(B\). Da mesma forma, caso \(NF\) seja inferior a \(7.0\) e superior a \(5.0\) o aluno terá conceito \(C\). Por fim, caso \(NF\) seja menor que \(5.0\), o aluno terá conceito \(D\). As regras para o conceito da \(NF\) é apresentado a seguir:

Bibliografia