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Programa do Curso

Introdução à IA Eficiente em Energia

  • A importância da sustentabilidade na IA
  • Visão geral do consumo de energia no aprendizado de máquina
  • Estudos de caso sobre implementações eficientes em energia de IA

Arquiteturas de Modelos Compactos

  • Compreendendo o tamanho e a complexidade do modelo
  • Técnicas para projetar modelos pequenos, mas eficazes
  • Comparação de diferentes arquiteturas de modelo para eficiência

Técnicas de Otimização e Compressão

  • Podas e quantização do modelo
  • Destilação de conhecimento para modelos menores
  • Métodos eficientes de treinamento para reduzir o consumo de energia

Considerações sobre Hardware para IA

  • Seleção de hardware eficiente em energia para treinamento e inferência
  • O papel de processadores especializados como TPUs e FPGAs
  • Equilibrando desempenho e consumo de energia

Práticas de Codificação Sustentáveis

  • Escrevendo código eficiente em energia
  • Perfis e otimização de algoritmos de IA
  • Melhores práticas para o desenvolvimento de software sustentável

Energia Renovável e IA

  • Integração de fontes de energia renováveis nas operações de IA
  • Sustentabilidade dos data centers
  • O futuro da infraestrutura verde de IA

Avaliação do Ciclo de Vida de Sistemas de IA

  • Medindo a pegada de carbono dos modelos de IA
  • Estratégias para reduzir o impacto ambiental ao longo do ciclo de vida da IA
  • Estudos de caso sobre avaliação do ciclo de vida na IA

Política e Regulação para IA Sustentável

  • Compreender padrões e regulamentos globais
  • O papel da política em promover a eficiência energética na IA
  • Considerações éticas e impacto social

Projeto e Avaliação

  • Desenvolver um protótipo usando modelos de linguagem pequenos em uma área escolhida
  • Apresentação do sistema de IA eficiente em energia
  • Avaliação baseada na eficiência técnica, inovação e contribuição ambiental

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão sólida dos conceitos de aprendizado profundo
  • Proficiência em programação Python
  • Experiência com técnicas de otimização de modelos

Público-alvo

  • Engenheiros de aprendizado de máquina
  • Pesquisadores e praticantes de IA
  • Defensores do meio ambiente dentro da indústria de tecnologia
 21 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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