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Temario del curso
Introducción a la IA Eficiente Energéticamente
- La importancia de la sostenibilidad en la IA
- Panorama del consumo de energía en el aprendizaje automático
- Estudios de casos sobre implementaciones de IA eficiente energéticamente
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 uso de energía
Consideraciones de Hardware para IA
- Selección de hardware eficiente energéticamente para entrenamiento e inferencia
- El papel de los procesadores especializados como TPUs y FPGAs
- Equilibrar el rendimiento y el consumo de energía
Prácticas de Programación Ecológica
- Escritura de código eficiente energéticamente
- Análisis de perfiles y optimización de algoritmos de IA
- Mejores prácticas para el desarrollo sostenible de software
Energía Renovable 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 de IA
Evaluación del Ciclo de Vida de 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 casos sobre evaluación del ciclo de vida en IA
Política y Regulación para una IA Sostenible
- Comprensión de las normas y regulaciones globales
- El papel de la política en la promoción de una IA eficiente energéticamente
- 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 energéticamente
- Evaluación basada en eficiencia técnica, innovación y contribución ambiental
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión 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 IA
- Defensores del medio ambiente dentro de la industria tecnológica
21 Horas
