Στόχοι Μαθήματος: Το μάθημα εμβαθύνει στις αρχές σχεδιασμού και υλοποίησης κατανεμημένων και δικτυωμένων λειτουργικών συστημάτων για Μηχανική Μάθηση. Δίνεται έμφαση σε κλασικές αρχές σχεδιασμού λειτουργικών συστημάτων και στην περιγραφή της υλοποίησης σύγχρονων συστημάτων που αποτελούν τη βάση της υποδομής επεξεργασίας και αποθήκευσης μεγάλων δεδομένων στο υπολογιστικό νέφος.

Μαθησιακά Αποτελέσματα: Στο τέλος του μαθήματος οι διδασκόμενοι θα είναι εις θέση να: (1) περιγράψουν τις σημαντικότερες αρχές σχεδιασμού κατανεμημένων συστημάτων, (2) περιγράψουν και χρησιμοποιήσουν βασικές τεχνικές υλοποίησης κατανεμημένων συστημάτων μεγάλης κλίμακας, (3) κατανοήσουν τις  αρχές λειτουργίας της υποδομής υπολογιστικού νέφους και Μηχανικής Μάθησης της Google, Amazon, Facebook και άλλων γιγαντιαίων διαδικτυακών υπηρεσιών, (4) διαβάζουν και να κατανοούν ερευνητικές αναφορές της μηχανικής υπολογιστικών συστημάτων, (5) κατανοούν την υλοποίηση ενός περίπλοκου και μεγάλης κλίμακας κατανεμημένου συστήματος για Μηχανική Μάθηση ώστε να μπορούν να το τροποποιήσουν και να αξιολογήσουν την απόδοση του

Περιεχόμενο Μαθήματος: Η ύλη του μαθήματος περιλαμβάνει τα ακόλουθα. Virtual Memory, Process Management και Inter-process Communication. Το λειτουργικό σύστημα Unix. Log-structured συστήματα αρχείων. Κατανεμημένα συστήματα αρχείων. Virtual Machines. Θέματα που αφορούν τον κύκλο ζωής της ανάλυσης δεδομένων για Μηχανική Μάθηση (ML), περιλαμβανομένων των data sourcing and preparation για ML, προγραμματιστικά μοντέλα ML, συστήματα για κλιμακώσιμη δημιουργία μοντέλων ML, και αναδυόμενα θέματα όπως διακυβέρνηση ML συστημάτων, επεξηγησιμότητα, και ηθική (fairness, transparency, etc.) της Μηχανικής Μάθησης.