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
- 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