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Plan du cours
Introduction à l'IA Énergétiquement Efficiente
- L'importance de la durabilité dans l'IA
- Aperçu de la consommation énergétique en apprentissage automatique
- Études de cas d'implémentations d'IA économe en énergie
Architectures Modèles Compacts
- Comprendre la taille et la complexité du modèle
- Techniques pour concevoir des modèles petits mais efficaces
- Comparaison de différentes architectures de modèles pour l'efficacité
Techniques d'Optimisation et de Compression
- Élagage et quantification des modèles
- Distillation de connaissances pour les petits modèles
- Méthodes d'apprentissage efficaces pour réduire la consommation énergétique
Considérations sur le Matériel pour l'IA
- Sélection de matériel économe en énergie pour l'apprentissage et l'inférence
- Le rôle des processeurs spécialisés comme les TPUs et FPGAs
- Équilibrer la performance et la consommation d'énergie
Pratiques de Codage Vert
- Rédiger un code économe en énergie
- Profilage et optimisation des algorithmes d'IA
- Meilleures pratiques pour le 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 IA
- Mesurer laempreinte 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 en IA
Politique et Réglementation pour une IA Durable
- Comprendre les normes et régulations mondiales
- Le rôle de la politique dans la promotion de l'IA économe en énergie
- Considérations éthiques et impacts sociaux
Projet et Évaluation
- Développer un prototype utilisant de petits modèles de langage 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
- Compréhension solide des concepts de l'apprentissage profond
- Maîtrise du langage Python
- Expérience dans les techniques d'optimisation des modèles
Public cible
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs et praticiens en IA
- Défenseurs de l'environnement dans l'industrie technologique
21 Heures