Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Przekazanie wiedzy o systemach chmurowych ich typach i strukturze a także niektórych funkcjach wykorzystywanych w realizacji usług sztucznej inteligencji.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł obejmuje wykład, ilustrowany zadaniami związanymi z konfiguracją usług chmury oraz laboratorium, związane z wybranymi treściami wykładu.

Materiały dydaktyczne: Na platformie MS Teams

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Mustafa Toroman	Chmura Azure. Praktyczne wprowadzenie dla administratora. Implementacja, monitorowanie i zarządzanie ważnymi usługami i komponentami IaaS/PaaS	ISBN Książki drukowanej: 978-83-283-6483-7, 9788328364837, ISBN Ebooka: 978-83-283-6484-4, 9788328364844.	2020
2	Mark Wilkins	Amazon Web Services. Podstawy korzystania z chmury AWS	ISBN Książki drukowanej: 978-83-283-6474-5, 9788328364745, ISBN Ebooka: 978-83-283-6475-2, 9788328364752.	2020

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Mustafa Toroman	Chmura Azure. Praktyczne wprowadzenie dla administratora. Implementacja, monitorowanie i zarządzanie ważnymi usługami i komponentami IaaS/PaaS	ISBN Książki drukowanej: 978-83-283-6483-7, 9788328364837, ISBN Ebooka: 978-83-283-6484-4, 9788328364844.	2020
2	Mark Wilkins	Amazon Web Services. Podstawy korzystania z chmury AWS,	ISBN Książki drukowanej: 978-83-283-6474-5, 9788328364745, ISBN Ebooka: 978-83-283-6475-2, 9788328364752.	2020

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Marcin Szeliga	Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Usługi AI i Cognitive Services w chmurze	ISBN : 978-83-289-0502-3, 9788328905023.	2023
2	Trenton Potgieter, Jonathan Dahlberg	Automated Machine Learning on AWS. Fast-track the development of your production-ready machine learning applications the AWS way	ISBN Ebooka: 978-18-018-1452-2, 9781801814522.	2022

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student powinien posiadać znajomość podstaw systemów i sieci, podstaw telekomunikacji cyfrowej. Student powinien uzyskać wpis na semestr w którym realizowany jest przedmiot.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien mieć wiedzę z zakresu matematyki, systemów i sieci teleinformatycznych wykorzystywaną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań inżynierskich związanych z przedmiotem.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Student powinien umieć użyć wiedzę z zakresu systemów i sieci teleinformatycznych do sformułowania i rozwiązywania prostych zadań inżynierskich.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Student powinien umieć pracować indywidualnie i w zespole, prezentować wyniki pracy na forum grupy jak i w formie pisemnej.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Rozumie pojęcia chmury obliczeniowej, systemu chmurowego i jego strukturę oraz potrafi przeprowadzić ich klasyfikację ze względu na różne kryteria.	wykład	zaliczenie cz. pisemna	K_W04++ K_W05+++	P6S_WG
02	Wyjaśnia znaczenie poszczególnych elementów architektury chmury obliczeniowej, rodzaje i parametry chmur oraz dokonuje ich klasyfikacji, a także potrafi zrealizować wstępną konfigurację środowiska na potrzeby pożądanych usług.	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. pisemna	K_W05+++ K_U02++	P6S_UW P6S_WG
03	Rozumie istotę modeli poszczególnych usług chmurowych i ich zastosowanie jak również zagadnienia związane z typami przetwarzania chmurowego i dopasowaniem usług chmurowych do określonych zadań i wymogów wdrożeniowych.	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. pisemna	K_W05+++ K_U10++	P6S_UW P6S_WG
04	Omawia wybrane funkcjonalności chmur obliczeniowych będące podstawą ich działania jak równiez usług dostarczanym klientom. Potrafi przeprowadzić konfigurację podstawowych usług. Rozumie i wyjaśnia interakcje pomiędzy usługami chmur jak również współpracę chmury z infrastrukturami lokalnymi klientów.	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. pisemna	K_W05+++ K_U10+ K_K06++ K_K07++	P6S_KO P6S_KR P6S_UK P6S_UW P6S_WG
05	Rozumie i wyjaśnia działanie funkcji chmur obliczeniowych związanych z usługami sztucznej inteligencji. Wyjaśnia w jaki sposób usługi SI wykorzystywane są przez klientów usług chmurowych. Potrafi przeprowadzić konfigurację usług sztucznej inteligencji.	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. pisemna	K_W05+++ K_U10+ K_K06++ K_K07++	P6S_KO P6S_KR P6S_UK P6S_UW P6S_WG
06	Rozumie procesy umożliwiające wykorzystanie usług AI do optymalizacji działania samej chmury obliczeniowej. Potrafi opisać wykorzystanie uslug AI do zwiększenia efektywności wykorzystania zasobów chmurowych, automatyzacji zadań IT i analizy predykcyjnej trendów wykorzystania zasobów i wzorów ich alokacji.	wykład, laboratorium	zaliczenie cz. pisemna	K_U10+ K_K07+	P6S_KO P6S_UW

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
6	TK01	Zajęcia organizacyjne. ustalenie formy zaliczenia i zakresu materiału. Zapoznanie z zasadami pracy w laboratorium.	W01
6	TK02	Podstawy przetwarzania w chmurze obliczeniowej. Geneza i klasyfikacja systemów chmurowych.	W02	MEK01
6	TK03	Fizyczna organizacja chmur obliczeniowych. Centra obliczeniowe i połączenia fizyczne.	W03	MEK02
6	TK04	Logiczna organizacja chmur obliczeniowych. Modele i organizacja funkcji i usług chmurowych.	W04, L	MEK03
6	TK05	Podstawowe usługi chmurowe. Utrzymanie, administracja i ciągłość usług.	W05, L	MEK04
6	TK06	Interakcja i integracja chmur obliczeniowych z otoczeniem. Współpraca z infrastrukturą lokalną w różnych modelach usług.	W06, L	MEK04 MEK05
6	TK07	Realizacja podstawowych usług SI przy użyciu chmur obliczeniowych.	W07, W08, L	MEK05
6	TK08	Wykorzystanie chmurowych usług SI w aplikacjach IoT, BI i usług kongitywnych.	W09, W10, L	MEK05 MEK06
6	TK09	SI jako narzędzie do zarządzania chmurami obliczeniowymi.	W11, W12, L	MEK06
6	TK10	Podsumowanie materiału oraz zaliczenie modułu.	W13, L	MEK01 MEK02 MEK03 MEK04 MEK05 MEK06

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 6)		Godziny kontaktowe: 25.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 5.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 5.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 6)	Przygotowanie do laboratorium: 5.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 5.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 6)	Przygotowanie do konsultacji: 2.00 godz./sem.	Udział w konsultacjach: 2.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 6)	Przygotowanie do zaliczenia: 10.00 godz./sem.	Zaliczenie pisemne: 1.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Wykład kończy się zaliczeniem pisemnym lub ustnym.
Laboratorium	Podstawą do uzyskania zaliczenia jest obecność studenta na wszystkich zajęciach i wykonanie zadań będących przedmiotem zajęć oraz złożenie prowadzącemu sprawozdania z poprzednich zajęć. Końcowa ocena stanowi wypadkową średniej ocen uzyskanych podczas laboratoriów.
Ocena końcowa	Ocena końcowa wystawiana jest jako średnia ważona 0,8 oceny z wykładu oraz 0,2 oceny z laboratorium.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	A. Paszkiewicz; B. Pawłowicz; M. Salach; K. Siwiec; K. Strzępek; B. Trybus	Quantitative and Qualitative Analysis of Agricultural Fields Based on Aerial Multispectral Images Using Neural Networks	2023
2	M. Giża; P. Laskowski; B. Pawłowicz; F. Skawiński	Robot typu Line Follower	2023
3	M. Hubacz; B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Laundry Cluster Management Using Cloud	2023
4	M. Hubacz; D. Mazur; B. Pawłowicz; M. Salach; M. Skoczylas; B. Trybus	Navigation and mapping of closed spaces with a mobile robot and RFID grid	2023
5	P. Jankowski-Mihułowicz; K. Kamuda; G. Laskowski; B. Pawłowicz; M. Skoczylas; M. Węglarski	Identification Efficiency in Dynamic UHF RFID Anticollision Systems with Textile Electronic Tags	2023
6	P. Jankowski-Mihułowicz; M. Kołcz; B. Pawłowicz; M. Węglarski	Identification Efficiency in RFIDtex Enabled Washing Machine	2023
7	M. Hubacz; B. Pawłowicz; B. Trybus	Architektura niskoenergetycznego uniwersalnego sterownika programowalnego	2022
8	M. Hubacz; B. Pawłowicz; M. Skoczylas; B. Trybus	Sieć identyfikatorów RFID oraz sposób synchronizacji danych pomiędzy identyfikatorami sieci identyfikatorów RFID	2022
9	M. Hubacz; S. Kołcz; B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Model urządzenia piorącego wykorzystującego tekstroniczne transpondery RFID	2022
10	M. Hubacz; S. Kołcz; B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Wykorzystanie identyfikatorów RFID w sterowaniu urządzeń piorących	2022
11	P. Jankowski-Mihułowicz; M. Kołcz; B. Pawłowicz	The Idea of RFIDtex Transponders Utilization in Household Appliances on the Example of a Washing Machine Demonstrator	2022
12	Ł. Gotówko; M. Hubacz; B. Pawłowicz; M. Salach; M. Skoczylas; B. Trybus	Room mapping system using RFID and mobile robots	2022
13	A. Paszkiewicz; B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Traffic Intersection Lane Control Using Radio Frequency Identification and 5G Communication	2021
14	B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus; K. Żak	Monitorowanie ruchu ulicznego z wykorzystaniem chmury obliczeniowej i techniki RFID	2021
15	P. Jankowski-Mihułowicz; M. Kołcz; S. Kołcz; B. Pawłowicz	The use of Textronics to Support the Work of Modern Washing Devices	2021
16	B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Infrastructure of RFID-Based Smart City Traffic Control System	2020
17	B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	The Infrastructure of RFID-Based Fast Moving Consumer Goods System Using Cloud	2020
18	M. Hubacz; B. Pawłowicz; B. Trybus	Using Multiple RFID Readers in Mobile Robots for Surface Exploration	2020
19	P. Jankowski-Mihułowicz; B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Dynamic RFID Identification in Urban Traffic Management Systems	2020
20	Ł. Gotówko; B. Pawłowicz	Koncepcja robota mobilnego wykorzystującego system RFID dla mapowania pomieszczenia	2020
21	B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Aktywne oznakowanie drogowe oraz system wspomagania pojazdów autonomicznych z wykorzystaniem aktywnego oznakowania drogowego	2019
22	B. Pawłowicz; M. Salach; B. Trybus	Smart City Traffic Monitoring System Based on 5G Cellular Network, RFID and Machine Learning	2019
23	D. Głowacz-Czerwonka; D. Ożóg; B. Pawłowicz; J. Polaszczyk; J. Stec-Rusiecka; J. Strojny; B. Trybus	Prace Kół Naukowych Politechniki Rzeszowskiej w roku akademickim 2018/2019	2019
24	J. Bernaczek; P. Dobrzański; B. Paśko; B. Pawłowicz; Ł. Przeszłowski; M. Pyka; R. Skiba; M. Skręt; W. Szaj; P. Turek; T. Więcek; S. Wolski; P. Wójcik	Kuźnia kluczowych kompetencji studentów Wydziału Matematyki i Fizyki Stosowanej Politechniki Rzeszowskiej	2019
25	M. Hubacz; D. Klepacki; K. Kuryło; B. Pawłowicz; W. Sabat; B. Trybus	Analysis of Electromagnetic Disturbances Generated by an Autonomous RFID-Based Navigation Robot	2019