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Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial eficiente energéticamente
- Relevancia de la sostenibilidad en el ámbito del desarrollo tecnológico avanzado.
- Descripción general del consumo energético asociado al aprendizaje automático.
- Análisis de ejemplos reales de implementaciones tecnológicas respetuosas con el medio ambiente.
Arquitecturas de modelos compactos
- Análisis detallado sobre las dimensiones y la complejidad estructural de los modelos computacionales.
- Metodologías probadas para crear modelos pequeños pero igualmente efectivos.
- Comparativas entre distintas opciones de diseño con el fin de maximizar su eficiencia operativa.
Estrategias de optimización y compresión
- Implementación del podado y la cuantización como métodos para reducir peso computacional.
- Aplicación del procedimiento de destilación del conocimiento con el objetivo de generar modelos de menor tamaño.
- Selección y aplicación de protocolos de entrenamiento diseñados para minimizar gasto energético.
Consideraciones de hardware en el desarrollo tecnológico
- Elección del equipamiento físico capaz de ofrecer altas prestaciones con mínimo consumo energético durante fases de entrenamiento o inferencia.
- Papel crucial desempeñado por componentes especializados como las TPUs y los FPGAs en la mejora general del sistema.
- Búsqueda de un equilibrio adecuado entre rendimiento operativo y reducción efectiva del consumo eléctrico.
Prácticas recomendadas para una programación ecológica
- Elaboración de código computacional que minimice el uso innecesario de recursos energéticos.
- Instrumentos útiles para evaluar eficiencia y oportunidades de mejora en los algoritmos diseñados.
- Guías detalladas sobre cómo desarrollar programas con menor impacto medioambiental durante toda su vigencia operativa.
Energía renovable y sus sinergias potenciales en IA
- Incorporación efectiva de fuentes limpias como solución para abastecer las necesidades energéticas propias del sector.
- Perspectivas importantes acerca de la sostenibilidad asociada al mantenimiento y puesta en marcha de centros de datos tecnológicos.
- Tendencias relevantes destinadas a construir infraestructuras informáticas más sostenibles y respetuosas con el entorno natural.
Análisis del ciclo de vida completo de los sistemas inteligentes
- Evaluación precisa sobre la cantidad real de emisiones generadas por cada modelo computacional desarrollado.
- Propuestas prácticas para reducir drásticamente el impacto ambiental en cada etapa de su vida útil.
- Estudios empíricos reales sobre el cálculo integral del efecto ecológico que conlleva la puesta en práctica tecnológica.
Legislación y normativas globales vinculadas al desarrollo responsable
- Conocimiento exhaustivo acerca de los reglamentos oficiales vigentes a nivel internacional.
- Importancia fundamental que tienen las políticas públicas para impulsar un entorno tecnológico verdaderamente sostenible y respetuoso con la naturaleza.
- Aspectos éticos a considerar así como consecuencias sociales globales asociadas al crecimiento acelerado del sector.
Trabajo en proyecto individual y procesos de evaluación
- Creación de prototipos específicos basados en Pequeños Modelos de Lenguaje dentro del ámbito de aplicación escogido por cada participante.
- Exposición y explicación técnica detallada acerca de los proyectos desarrollados, destacando especialmente sus atributos ecológicos y beneficios inherentes.
- Determinación objetiva del grado de calidad mediante el uso de métricas basadas en rendimiento general, innovación estructural y valor social aportado al planeta.
Recapitulación final e indicaciones relevantes para próximos desarrollos
Requerimientos
- Conocimientos sólidos sobre los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Dominio en el uso del lenguaje de programación Python
- Experiencia previa con técnicas de optimización de modelos
Público objetivo
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático
- Investigadores y profesionales del campo de la IA
- Defensores ambientales vinculados al sector tecnológico
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
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