Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2025-26

The course Cloud Infrastructures and Services, a core subject in the third year (first semester) of the Bachelor's Degree in Artificial Intelligence Engineering, aims to provide students with a solid understanding of the technological environments in which AI solutions are currently designed, deployed, and scaled. Cloud computing has become a key element by enabling flexible access to computing resources and specialized services through models such as Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), or Serverless. These capabilities are essential for training models, distributed data processing, and deploying intelligent systems in production.

Alongside Cloud Computing, Edge Computing plays a strategic role by enabling inference and analysis tasks near the data source, reducing latency and improving efficiency in critical applications such as healthcare, robotics, or autonomous systems. The course addresses these infrastructures from a practical and applied perspective, preparing students to understand, select, and use services, tools, and distributed architectures adapted to the specific needs of modern artificial intelligence systems.

 

 

Learning outcomes / Course competencies (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2025-26

Transversal Competences

  • CT01 : Utilizar de forma habitual las herramientas informáticas, así como las tecnologías de la información y las comunicaciones, en todo su desempeño profesional.
  • CT02 : Comunicar de forma oral y escrita transmitiendo información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.

 

General Competences

  • CG1 : Analizar, diseñar, implementar e implantar soluciones completas de inteligencia artificial utilizando las infraestructuras, tecnologías, métodos, herramientas y plataformas adecuadas a cada problema
  • CG3 : Analizar fuentes documentales y adquirir conocimientos del ámbito de la inteligencia artificial para seguir los últimos avances en esta área, determinar su aplicabilidad para la resolución de problemas y adaptarse a nuevos escenarios futuros.
  • CG4 : Obtener soluciones eficientes, óptimas y/o probables aplicando los principios propios de la ingeniería y el método científico, describiendo de forma adecuada el problema y realizando una evaluación sólida de la propuesta.
  • CG8 : Concebir, desarrollar e implantar sistemas de inteligencia artificial teniendo en cuenta aspectos de calidad y seguridad, dentro del marco normativo, además de atender a criterios medioambientales y de uso racional, ético y eficiente de recursos e información

 

Specific Competences

  • CE16 : Comprender y valorar los diferentes modelos de servicio y modelos de despliegue asociados a la computación Cloud, así como los servicios proporcionados por proveedores orientados a la inteligencia artificial. Desarrollar y desplegar aplicaciones distribuidas a lo largo del Edge y del Core Cloud.

 

Basic Competences

  • CB3 : Students must be able to gather and interpret relevant data (usually within their area of study) in order to make judgements that include reflection on relevant social, scientific or ethical issues.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

 

1. Saber diseñar una arquitectura de un sistema distribuido en función de los requisitos establecidos en el problema, así como proponer los paradigmas de computación distribuida, protocolos y mecanismos de comunicación entre objetos más adecuados para cada escenario.

2. Conocer los modelos y técnicas de diseño y despliegue de aplicaciones distribuidas a lo largo del Edge y del Core Cloud.

3. Saber evaluar las características de un sistema distribuido en términos de eficiencia, rendimiento, coste, así como valorar su impacto económico y social.

4. Conocer los diferentes modelos de servicio y de despliegue asociados a la computación Cloud, así como los servicios proporcionados por proveedores Cloud orientados a la inteligencia artificial.

5. Comprender los diferentes mecanismos de virtualización de la infraestructura y aprender a construir sistemas virtualizados.

6. Ser capaz de diseñar, desarrollar y desplegar aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial en diferentes ámbitos utilizando las principales alternativas a lo largo del Edge y Core Cloud.

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2025-26

Understand and apply models and techniques for designing and deploying distributed applications in cloud environments, covering both Core Cloud and Edge Computing domains.

Evaluate the performance of a distributed system in terms of efficiency, scalability, and cost, while also assessing its economic, social, and environmental impact in various use cases.

Understand cloud service models (IaaS, PaaS, SaaS, FaaS) and deployment strategies (public, private, hybrid, multicloud), and identify key services offered by cloud providers for developing AI-based solutions.

Design distributed architectures in Cloud and Edge Computing environments based on system requirements, selecting the most appropriate computing models, communication mechanisms, and technologies for each scenario.

Understand infrastructure virtualization mechanisms (hardware virtualization, containers, orchestration, virtual networks, storage, etc.) and acquire practical skills to build and manage virtualized environments.

Design, implement, and deploy AI-based solutions integrating distributed components, cloud services, and edge computing capabilities, considering technical, economic, and operational aspects.

 

 

General

Code: 33672
Lecturer responsible:
Gilart Iglesias, Virgilio
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,20
Practical credits: 1,20
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: Computer Science and Technology
    Area: Architecture and Technology of Computers
    Theoretical credits: 1,2
    Practical credits: 1,2
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught