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课程大纲
高效能AI简介
- AI可持续性的重要性
- 机器学习中的能源消耗概述
- 高效能AI实施的案例研究
紧凑模型架构
- 理解模型大小与复杂性
- 设计小型但有效模型的技术
- 比较不同模型架构的效率
优化与压缩技术
- 模型剪枝与量化
- 知识蒸馏用于小型模型
- 减少能源使用的高效训练方法
AI硬件考量
- 选择用于训练和推理的节能硬件
- 专用处理器如TPU和FPGA的作用
- 平衡性能与功耗
绿色编码实践
- 编写节能代码
- AI算法的性能分析与优化
- 可持续软件开发的最佳实践
可再生能源与AI
- 在AI操作中整合可再生能源
- 数据中心的可持续性
- 绿色AI基础设施的未来
AI系统的生命周期评估
- 测量AI模型的碳足迹
- 减少AI生命周期环境影响的策略
- AI生命周期评估的案例研究
可持续AI的政策与法规
- 理解全球标准与法规
- 政策在推动节能AI中的作用
- 伦理考量与社会影响
项目与评估
- 在选定领域中使用小型语言模型开发原型
- 展示节能AI系统
- 基于技术效率、创新和环境贡献的评估
总结与下一步
要求
- 扎实理解深度学习概念
- 熟练掌握Python编程
- 具备模型优化技术经验
受众
- 机器学习工程师
- AI研究人员与实践者
- 科技行业中的环保倡导者
21 小时