План на курса

Въведение в енергийно ефективния AI

  • Значението на устойчивостта в AI
  • Преглед на консумацията на енергия при машинно обучение
  • Казуси от енергийно ефективни реализации на AI

Архитектури на компактни модели

  • Разбиране на размера и сложността на модела
  • Техники за проектиране на малки, но ефективни модели
  • Сравняване на различни архитектури на модели за ефективност

Техники за оптимизация и компресия

  • Подрязване и квантуване на модела
  • Дестилация на знания за по-малки модели
  • Ефективни методи за обучение за намаляване на потреблението на енергия

Хардуерни съображения за AI

  • Избор на енергийно ефективен хардуер за обучение и извод
  • Ролята на специализираните процесори като TPU и FPGA
  • Балансиране на производителността и консумацията на енергия

Практики за зелено кодиране

  • Писане на енергоефективен код
  • Профилиране и оптимизиране на AI алгоритми
  • Най-добри практики за устойчиво разработване на софтуер

Възобновяема енергия и AI

  • Интегриране на възобновяеми енергийни източници в операциите на ИИ
  • Устойчивост на центъра за данни
  • Бъдещето на зелената AI инфраструктура

Оценка на жизнения цикъл на AI системи

  • Измерване на въглеродния отпечатък на AI модели
  • Стратегии за намаляване на въздействието върху околната среда през целия жизнен цикъл на ИИ
  • Казуси за оценка на жизнения цикъл в AI

Политика и регулация за устойчив ИИ

  • Разбиране на глобалните стандарти и разпоредби
  • Ролята на политиката за насърчаване на енергийно ефективен AI
  • Етични съображения и въздействие върху обществото

Проект и оценка

  • Разработване на прототип с помощта на малки езикови модели в избран домейн
  • Представяне на енергийно ефективната AI система
  • Оценка въз основа на техническа ефективност, иновации и принос към околната среда

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Солидно разбиране на концепциите за дълбоко обучение
  • Владеене на Python програмиране
  • Опит с техники за оптимизация на модели

Публика

  • Инженери по машинно обучение
  • Изследователи и практици на AI
  • Защитници на околната среда в технологичната индустрия
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории