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

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