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Programa del Curso
Introducción a la IA energéticamente eficiente
- La importancia de la sostenibilidad en la IA
- Visión general del consumo de energía en el aprendizaje automático
- Casos prácticos de implementaciones de IA energéticamente eficientes
Arquitecturas de modelos compactos
- Comprender el tamaño y la complejidad del modelo
- Técnicas para diseñar modelos pequeños pero efectivos
- Comparación de diferentes arquitecturas de modelos para mejorar la eficiencia
Técnicas de Optimización y Compresión
- Poda y cuantificación de modelos
- Destilación de conocimiento para modelos más pequeños
- Métodos de entrenamiento eficientes para reducir el uso de energía
Consideraciones de hardware para la IA
- Selección de hardware de bajo consumo para el entrenamiento y la inferencia
- El papel de los procesadores especializados, como las TPU y las FPGA
- Equilibrio entre el rendimiento y el consumo de energía
Prácticas de codificación ecológica
- Escribir código de eficiencia energética
- Creación de perfiles y optimización de algoritmos de IA
- Mejores prácticas para el desarrollo de software sostenible
Energías renovables e IA
- Integración de fuentes de energía renovables en las operaciones de IA
- Sostenibilidad del centro de datos
- El futuro de la infraestructura de IA verde
Análisis del ciclo de vida de los sistemas de IA
- Medición de la huella de carbono de los modelos de IA
- Estrategias para reducir el impacto ambiental a lo largo del ciclo de vida de la IA
- Estudios de caso sobre la evaluación del ciclo de vida en IA
Política y regulación para una IA sostenible
- Comprensión de las normas y regulaciones globales
- El papel de la política en la promoción de la IA eficiente desde el punto de vista energético
- Consideraciones éticas e impacto social
Proyecto y Evaluación
- Desarrollo de un prototipo utilizando modelos de lenguaje pequeños en un dominio elegido
- Presentación del sistema de IA energéticamente eficiente
- Evaluación basada en la eficiencia técnica, la innovación y la contribución ambiental
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo
- Competencia en Python programación
- Experiencia con técnicas de optimización de modelos
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores y profesionales de la IA
- Defensores del medio ambiente dentro de la industria tecnológica
21 horas