Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială Eficientă din Punct de vedere Energetic

  • Importanța sustenabilității în inteligența artificială
  • Prezentare generală a consumului energetic în învățarea automată
  • Studii de caz ale implementărilor eficiente din punct de vedere energetic ale inteligenței artificiale

Arhitecturi Compacte pentru Modele

  • Înțelegerea mărimerii și complexității modelului
  • Tehnici de concepere a unor modele compacte dar eficiente
  • Compararea diferitelor arhitecturi de modele pentru eficiență

Tehnici de Optimizare și Compresie

  • Reducerea modelului (pruning) și cuantificarea
  • Distilarea cunoștințelor pentru modele mai mici
  • Metode de antrenament eficiente pentru a reduce consumul energetic

Considerații Hardware pentru Inteligența Artificială

  • Selectarea hardware-ului eficient din punct de vedere energetic pentru antrenament și inferență
  • Rolul procesorilor specializate precum TPUs și FPGAs
  • Echilibrarea performanței și consumului de energie

Practici de Codare Ecologice

  • Scrierea codului eficient din punct de vedere energetic
  • Profilarea și optimizarea algoritmilor AI
  • Cele mai bune practici pentru dezvoltarea software-ului sustenabilă

Energie Regenerabilă și Inteligența Artificială

  • Integrarea sursei de energie regenerabilă în operațiunile AI
  • Sustenabilitatea centrelor de date
  • Viitorul infrastructurii AI ecologice

Evaluarea Ciclului de Viață a Sistemelor AI

  • Măsurarea imprindei carbone a modelelor AI
  • Strategii pentru reducerea impactului asupra mediului în toate etapele ciclului de viață ai inteligenței artificiale
  • Studii de caz privind evaluarea ciclului de viață în AI

Politici și Reglementări pentru Inteligența Artificială Sustenabilă

  • Înțelegerea standardelor și reglementărilor globale
  • Rolul politicii în promovarea inteligenței artificiale eficiente din punct de vedere energetic
  • Considerații etice și impact asupra societății

Proiect și Evaluare

  • Dezvoltarea unui prototip folosind modele compacte de limbaj într-o domeniu ales
  • Prezentarea sistemului AI eficient din punct de vedere energetic
  • Evaluare bazată pe eficiență tehnică, inovație și contribuția la mediul înconjurător

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Compreensiune solidă a conceptelor de învățare profundă
  • Competențe în programarea Python
  • Experiență cu tehnici de optimizare a modelului

Publicul vizat

  • Ingineri de învățare automată
  • Cercetători și practicieni AI
  • Avocați ai mediului din industria tehnologiei
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite