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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à IA Eficiente em Energia

  • A importância da sustentabilidade em IA
  • Visão geral do consumo de energia em machine learning
  • Estudos de caso de implementações de IA energeticamente eficientes

Arquiteturas de Modelos Compactos

  • Compreensão do tamanho e complexidade dos modelos
  • Técnicas para o desenho de modelos pequenos, mas eficazes
  • Comparação de diferentes arquiteturas de modelos em termos de eficiência

Técnicas de Otimização e Compressão

  • Poda e quantização de modelos
  • Destilação de conhecimento para modelos menores
  • Métodos de treino eficientes para reduzir o consumo de energia

Considerações de Hardware para IA

  • Seleção de hardware energeticamente eficiente para treino e inferência
  • O papel de processadores especializados como TPUs e FPGAs
  • Equilíbrio entre desempenho e consumo de energia

Boas Práticas de Programação Verde

  • Escrita de código energeticamente eficiente
  • Perfilamento e otimização de algoritmos de IA
  • Boas práticas para desenvolvimento de software sustentável

Energia Renovável e IA

  • Integração de fontes de energia renováveis nas operações de IA
  • Sustentabilidade em centros de dados
  • O futuro da infraestrutura de IA verde

Avaliação do Ciclo de Vida de Sistemas de IA

  • Medição da pegada de carbono de 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 em IA

Política e Regulação para IA Sustentável

  • Compreensão de normas e regulamentos globais
  • O papel da política na promoção de IA energeticamente eficiente
  • Considerações éticas e impacto social

Projeto e Avaliação

  • Desenvolvimento de um protótipo utilizando pequenos modelos de linguagem num domínio escolhido
  • Apresentação do sistema de IA energeticamente eficiente
  • Avaliação baseada em eficiência técnica, inovação e contribuição ambiental

Síntese e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão sólida dos conceitos de deep learning
  • Proficiência em programação Python
  • Experiência com técnicas de otimização de modelos

Público-Alvo

  • Engenheiros de machine learning
  • Investigadores e praticantes de IA
  • Defensores do ambiente na indústria tecnológica

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