Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction à l'IA économe en énergie

  • L'importance de la durabilité dans l'IA
  • Aperçu de la consommation d'énergie dans l'apprentissage automatique
  • Études de cas sur des implémentations d'IA économes en énergie

Architectures de modèles compacts

  • Comprendre la taille et la complexité des modèles
  • Techniques pour concevoir des modèles petits mais efficaces
  • Comparaison de différentes architectures de modèles pour l'efficacité

Techniques d'optimisation et de compression

  • Élagage (pruning) et quantification des modèles
  • Distillation des connaissances pour des modèles plus petits
  • Méthodes d'entraînement efficaces pour réduire la consommation d'énergie

Considérations matérielles pour l'IA

  • Sélection de matériel économe en énergie pour l'entraînement et l'inférence
  • Le rôle des processeurs spécialisés tels que les TPUs et les FPGAs
  • Équilibre entre performance et consommation d'énergie

Pratiques de codage vert

  • Écriture de code économe en énergie
  • Profilage et optimisation des algorithmes d'IA
  • Meilleures pratiques pour un développement logiciel durable

Énergies renouvelables et IA

  • Intégration des sources d'énergie renouvelable dans les opérations d'IA
  • Durabilité des centres de données
  • L'avenir de l'infrastructure IA verte

Évaluation du cycle de vie des systèmes d'IA

  • Mesure de l'empreinte carbone des modèles d'IA
  • Stratégies pour réduire l'impact environnemental tout au long du cycle de vie de l'IA
  • Études de cas sur l'évaluation du cycle de vie dans l'IA

Politique et réglementation pour une IA durable

  • Compréhension des normes et réglementations mondiales
  • Le rôle de la politique dans la promotion d'une IA économe en énergie
  • Considérations éthiques et impact sociétal

Projet et évaluation

  • Développement d'un prototype utilisant des petits modèles linguistiques dans un domaine choisi
  • Présentation du système d'IA économe en énergie
  • Évaluation basée sur l'efficacité technique, l'innovation et la contribution environnementale

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension solide des concepts d'apprentissage profond
  • Maîtrise de la programmation en Python
  • Expérience avec les techniques d'optimisation des modèles

Public cible

  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Chercheurs et praticiens en IA
  • Partisans de l'environnement au sein du secteur technologique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires