Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Cursusaanbod
Inleiding tot energie-efficiënte AI
- Het belang van duurzaamheid in AI
- Overzicht van energieverbruik in machine learning
- Casestudy's van energie-efficiënte AI-implementaties
Compacte modelarchitecturen
- Inzicht in de grootte en complexiteit van het model
- Technieken voor het ontwerpen van kleine maar effectieve modellen
- Vergelijking van verschillende modelarchitecturen voor efficiëntie
Optimalisatie- en compressietechnieken
- Modelsnoeien en kwantiseren
- Kennisdistillatie voor kleinere modellen
- Efficiënte trainingsmethoden om het energieverbruik te verminderen
Hardwareoverwegingen voor AI
- Energiezuinige hardware selecteren voor training en inferentie
- De rol van gespecialiseerde verwerkers zoals TPU's en FPGA's
- Balans tussen prestaties en stroomverbruik
Groene coderingspraktijken
- Energiezuinige code schrijven
- Profileren en optimaliseren van AI-algoritmen
- Best practices voor duurzame softwareontwikkeling
Hernieuwbare energie en AI
- Integratie van hernieuwbare energiebronnen in AI-activiteiten
- Duurzaamheid van datacenters
- De toekomst van groene AI-infrastructuur
Levenscyclusanalyse van AI-systemen
- Het meten van de koolstofvoetafdruk van AI-modellen
- Strategieën voor het verminderen van de milieu-impact gedurende de hele levenscyclus van AI
- Casestudy's over levenscyclusanalyse in AI
Beleid en regelgeving voor duurzame AI
- Inzicht in wereldwijde normen en voorschriften
- De rol van beleid bij het bevorderen van energie-efficiënte AI
- Ethische overwegingen en maatschappelijke impact
Project en beoordeling
- Het ontwikkelen van een prototype met behulp van kleine taalmodellen in een gekozen domein
- Presentatie van het energie-efficiënte AI-systeem
- Evaluatie op basis van technische efficiëntie, innovatie en milieubijdrage
Samenvatting en volgende stappen
Requirements
- Gedegen begrip van deep learning-concepten
- Vaardigheid in Python programmeren
- Ervaring met modeloptimalisatietechnieken
Audiëntie
- Ingenieurs voor machinaal leren
- AI-onderzoekers en -beoefenaars
- Voorstanders van het milieu binnen de technische industrie
21 Hours