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Temario del curso
Introducción a la IA eficiente en energía
- La importancia de la sostenibilidad en la IA
- Visión general del consumo energético en el aprendizaje automático
- Estudios de caso sobre implementaciones de IA eficiente en energía
Arquitecturas de modelos compactos
- Comprensión del tamaño y la complejidad de los modelos
- Técnicas para diseñar modelos pequeños pero efectivos
- Comparación de diferentes arquitecturas de modelos en términos de eficiencia
Técnicas de optimización y compresión
- Poda y cuantización de modelos
- Destilación de conocimiento para modelos más pequeños
- Métodos de entrenamiento eficientes para reducir el consumo energético
Consideraciones de hardware para la IA
- Selección de hardware eficiente en energía para entrenamiento e inferencia
- El papel de procesadores especializados como TPUs y FPGAs
- Equilibrio entre rendimiento y consumo de energía
Prácticas de codificación ecológica
- Escritura de código eficiente en energía
- Perfilado y optimización de algoritmos de IA
- Mejores prácticas para el desarrollo sostenible de software
Energías renovables e IA
- Integración de fuentes de energía renovable en las operaciones de IA
- Sostenibilidad de los centros de datos
- El futuro de la infraestructura verde para la IA
Evaluación del ciclo de vida de los sistemas de IA
- Medición de la huella de carbono de los modelos de IA
- Estrategias para reducir el impacto ambiental a lo largo del ciclo de vida de la IA
- Estudios de caso sobre evaluación del ciclo de vida en IA
Políticas y regulaciones para una IA sostenible
- Comprensión de normativas y estándares globales
- El papel de las políticas en la promoción de una IA eficiente en energía
- Consideraciones éticas e impacto social
Proyecto y evaluación
- Desarrollo de un prototipo utilizando modelos de lenguaje pequeños en un dominio elegido
- Presentación del sistema de IA eficiente en energía
- Evaluación basada en eficiencia técnica, innovación y contribución ambiental
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de los conceptos de aprendizaje profundo
- Dominio de la programación en Python
- Experiencia con técnicas de optimización de modelos
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores y profesionales de la IA
- Defensores del medio ambiente dentro de la industria tecnológica
21 Horas
