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.
Návrh Školení
Úvod do energeticky efektivního umělého rozumu (AI)
- Význam udržitelnosti v AI
- Přehled spotřeby energie ve strojovém učení
- Příklady implementací energeticky efektivního umělého rozumu (AI)
Kompaktní architektury modelů
- Pochopení velikosti a složitosti modelu
- Techniky pro návrh menších, ale efektivních modelů
- Srovnání různých architektur modelů podle účinnosti
Optimalizační a kompresní techniky
- Odstraňování částí modelu (pruning) a kvantizace
- Vzdělávání znalostí pro menší modely
- Efektivní metody školení pro snížení energetické náročnosti
Hardware pro AI
- Výběr energeticky efektivního hardware pro školení a dedukci (inference)
- Role specializovaných procesorů jako TPU a FPGA
- Rozvaha výkonu a spotřeby energie
Práce s udržitelným kódem (Green Coding Practices)
- Napsání energeticky efektivního kódu
- Profilování a optimalizace AI algoritmů
- Nejlepší praktiky pro udržitelný software vývoje
Obnovitelná energie a AI
- Integrace obnovitelných zdrojů energie do operací AI
- Udržitelnost datových center
- Budoucnost infrastruktury šetrného AI (green AI)
Úřední hodnocení životního cyklu systémů AI
- Měření uhlíkového závaží modelů AI
- Stratégie pro snížení prostředí množství v průběhu životního cyklu AI
- Příklady hodnocení životního cyklu v AI
Právní předpisy a regulace pro udržitelný AI
- Pochopení globálních standardů a právních předpisů
- Role politiky ve podporování energeticky efektivního AI
- Etické aspekty a sociální dopad
Projekt a hodnocení
- Vývoj prototypu s použitím malých jazykových modelů v vybrané oblasti
- Prezentace systému energeticky efektivního AI
- Hodnocení na základě technické účinnosti, inovativnosti a přínosu pro prostředí
Závěr a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti hlubokého učení
- Především v programovacím jazyce Python
- Zkušenosti s technikami optimalizace modelů
Cílová skupina
- Inženýři v oblasti strojového učení
- Vědci a praktikanti ve umělé inteligenci (AI)
- Ochranníci životního prostředí z technického sektoru
21 hodiny