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コース概要
省エネルギーAIの導入
- AIにおける持続可能性の重要性
- 機械学習でのエネルギー消費の概要
- 省エネルギーAI実装の事例研究
コンパクトなモデルアーキテクチャ
- モデルのサイズと複雑さの理解
- 小規模かつ効果的なモデルを設計するための技術
- 異なるモデルアーキテクチャの効率性比較
最適化と圧縮技術
- モデルの剪定と量子化
- 小さなモデルのための知識蒸留
- エネルギー使用量を削減する効率的な訓練方法
AI用のハードウェアの考慮事項
- 訓練と推論に適した省エネルギーなハードウェアの選択
- TPUやFPGAなどの専用プロセッサの役割
- パフォーマンスと消費電力のバランス
省エネルギーなコーディング実践
- エネルギー効率の良いコードの書き方
- AIアルゴリズムのプロファイリングと最適化
- 持続可能なソフトウェア開発のベストプラクティス
再生可能エネルギーとAI
- AIオペレーションに再生可能エネルギー源を統合する
- データセンターの持続可能性
- 今後のグリーンAIインフラストラクチャ
AIシステムのライフサイクル評価
- AIモデルの二酸化炭素排出量の測定
- AIライフサイクル全体での環境影響を軽減する戦略
- AIにおけるライフサイクル評価の事例研究
持続可能なAIに関する政策と規制
- グローバル基準と規制の理解
- 省エネルギーAIを推進するための政策の役割
- 倫理的考慮事項と社会的影響
プロジェクトと評価
- 選択したドメインでの小規模言語モデルを使用してプロトタイプを開発する。
- 省エネルギーAIシステムのプレゼンテーション
- 技術的効率性、革新性、および環境への貢献に基づく評価
まとめと今後のステップ
要求
- 深層学習概念に関する確固たる理解
- Pythonプログラミングの習熟度
- モデル最適化技術の経験
対象者
- 機械学習エンジニア
- AI研究者と実践家
- テク業界内の環境保護主義者
21 時間