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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
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
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