Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.        
        
        
            Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.        
    Návrh Školení
Úvod do energeticky efektivní umělé inteligence
- Význam udržitelnosti v AI
- Přehled spotřeby energie při strojovém učení
- Studie o implementacích energeticky efektivní AI
Kompaktní architektury modelů
- Chápaní velikosti a komplexity modelu
- Techniky pro návrh malých, ale efektivních modelů
- Porovnání různých architektur modelů z hlediska efektivity
Techniky optimalizace a komprese
- Řezání modelu a kvantizace
- Distileace znalostí pro menší modely
- Efektivní tréninkové metody ke snížení spotřeby energie
Hardwarové aspekty pro AI
- Výběr energeticky efektivního hardwaru pro trénink a inferenci
- Role specializovaných procesorů, jako jsou TPU a FPGA
- Dosahování rovnováhy mezi výkonem a spotřebou energie
Zelené programovací praktiky
- Psaní energeticky efektivního kódu
- Profilace a optimalizace algoritmů AI
- Nejlepší praktiky pro udržitelný vývoj softwaru
Obnovitelná energie a AI
- Integrace obnovitelných zdrojů energie do operací AI
- Udržitelnost datových center
- Budoucnost infrastruktury zelené AI
Posouzení životního cyklu systémů AI
- Měření uhlíkové stopy modelů AI
- Strategie pro snížení environmentálního dopadu v průběhu životního cyklu AI
- Studie o posouzení životního cyklu systémů AI
Politika a regulace pro udržitelnou AI
- Chápaní globálních standardů a regulací
- Role politiky při podpoře energeticky efektivní AI
- Etické zvažování a společenský dopad
Projekt a hodnocení
- Vývoj prototypu pomocí malých jazykových modelů v zvolené doméně
- Prezentace energeticky efektivního systému AI
- Hodnocení na základě technické efektivity, inovativnosti a environmentální přínosu
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Solidní znalost konceptů hlubokého učení
- Schopnost programovat v Pythonu
- Zkušenosti s technikami optimalizace modelů
Účastníci
- Strojoví inženýři
- Výzkumníci a praktikanti AI
- Obhájci životního prostředí v technologickém průmyslu
             21 hodiny
        
        
