Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în inteligența artificială eficientă din punct de vedere energetic
- Semnificația sustenabilității în AI
- Prezentare generală a consumului de energie în învățarea automată
- Studii de caz privind implementările AI eficiente din punct de vedere energetic
Arhitecturi de modele compacte
- Înțelegerea dimensiunii și complexității modelelor
- Tehnici de proiectare a unor modele mici, dar eficiente
- Compararea diferitelor arhitecturi de modele pentru eficiență
Tehnici de optimizare și compresie
- Reducerea și cuantificarea modelelor
- Distilarea cunoștințelor pentru modele mai mici
- Metode eficiente de instruire pentru reducerea consumului de energie
Considerații hardware pentru IA
- Selectarea hardware-ului eficient din punct de vedere energetic pentru instruire și inferență
- Rolul procesoarelor specializate, cum ar fi TPU și FPGA
- Echilibrul între performanță și consumul de energie
Practici de codare ecologică
- Scrierea unui cod eficient din punct de vedere energetic
- Profilarea și optimizarea algoritmilor de inteligență artificială
- Cele mai bune practici pentru dezvoltarea durabilă a software-ului
Energia regenerabilă și inteligența artificială
- Integrarea surselor de energie regenerabilă în operațiunile de inteligență artificială
- Sustenabilitatea centrelor de date
- Viitorul infrastructurii ecologice de inteligență artificială
Evaluarea ciclului de viață al sistemelor de inteligență artificială
- Măsurarea amprentei de carbon a modelelor de IA
- Strategii de reducere a impactului asupra mediului pe tot parcursul ciclului de viață al IA
- Studii de caz privind evaluarea ciclului de viață în AI
Politici și reglementări pentru o IA durabilă
- Înțelegerea standardelor și reglementărilor globale
- Rolul politicii în promovarea IA eficientă din punct de vedere energetic
- Considerații etice și impactul societal
Proiect și evaluare
- Dezvoltarea unui prototip folosind modele lingvistice mici într-un domeniu ales
- Prezentarea sistemului de inteligență artificială eficient din punct de vedere energetic
- Evaluare pe baza eficienței tehnice, a inovației și a contribuției la mediu
Rezumat și etape următoare
Cerințe
- Înțelegere solidă a conceptelor de învățare profundă
- Competențe de programare Python.
- Experiență cu tehnici de optimizare a modelelor
Audiență
- Inginerii de învățare automată
- Cercetători și practicieni în domeniul inteligenței artificiale
- Susținători ai mediului în cadrul industriei tehnologice
21 ore
