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コース概要

省エネ型AIの基礎知識

  • AI分野における持続可能性の重要性
  • 機械学習における電力消費の概要
  • 省エネ型AI実装の事例紹介

コンパクトなモデルアーキテクチャの設計法

  • モデルの規模と複雑性に関する理解
  • 小型かつ効果的なモデルを構築するための手法
  • 効率性に優れた様々なモデルアーキテクチャの比較

最適化・圧縮技術の活用法

  • モデルの剪定や量子化処理について
  • 小型モデル作成における知識蒸留技術の利用例
  • 電力消費を抑えつつ学習効率を高める手法

AIシステム構築に必要なハードウェア知識

  • 訓練や推論処理において省エネ型ハードウェアの選定方法
  • TPUやFPGAといった専用プロセッサーの役割について
  • パフォーマンスと電力消費のバランス調整法

グリーン・コーディング実践術

  • 省エネ型コード記述の基本手法
  • AIアルゴリズムのプロファイリングと最適化手順
  • 持続可能なソフトウェア開発のためのベストプラクティス

再生可能エネルギーとAIの連携方法

  • AIシステム運用における再生可能エネルギーの利用例
  • データセンターにおける環境配慮型設計
  • 今後のグリーンAI基盤の発展動向予測

AIシステムのライフサイクル評価法

  • AIモデルの環境負荷度合いを測定する方法
  • 開発から廃棄までの過程で環境影響を最小限に抑える戦略
  • AIシステムのライフサイクル評価事例集

持続可能なAI開発を支える政策・法規制

  • 世界共通基準や法規制の概要説明
  • 環境配慮型AI発展を促す政策的取り組みの重要性
  • 倫理的側面および社会的影響への考慮事項

プロジェクト実施と評価方法

  • 各自の関心分野に応じて小型言語モデルを用いたプロトタイプ作成
  • 作成した省エネ型AIシステムの紹介と説明
  • 技術効率性・革新性・環境貢献度を踏まえた総合評価手順

まとめと今後の展望

要求

  • ディープラーニングの基礎知識をしっかりと理解していること
  • Pythonプログラミングに熟達していること
  • モデル最適化技術に関する実務経験があること

対象者

  • 機械学習エンジニア
  • AI研究者および実務家
  • テクノロジー業界における環境保護活動に関心のある方々
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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