Green AI : l'intelligence artificielle responsable
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000218362
Organisme responsable :
OCTO Academy
(ouvre dans un nouvel onglet)
Présentation de la formation
Objectifs
Définir le périmètre du green AI Identifier les grands postes de dépenses et de gâchis en Machine Learning Assimiler l'état de l'art des alternatives en termes d'algorithmes de Machine Learning, notamment pour les réseaux neuronaux, ainsi qu'en termes de matériels hardware Découvrir les leviers méthodologiques que nous pouvons utiliser à très court terme dans une démarche de Data Science Contribuer à l'adoption d'un comportement d'éco-conception en…
- Définir le périmètre du green AI
- Identifier les grands postes de dépenses et de gâchis en Machine Learning
- Assimiler l'état de l'art des alternatives en termes d'algorithmes de Machine Learning, notamment pour les réseaux neuronaux, ainsi qu'en termes de matériels hardware
- Découvrir les leviers méthodologiques que nous pouvons utiliser à très court terme dans une démarche de Data Science
- Contribuer à l'adoption d'un comportement d'éco-conception en Machine Learning
- Utiliser les outils d'éco-conception en Machine Learning
- Quantifier l'empreinte CO2 d'un modèle : de la conception à son usage en production
Programme de la formation
Désormais, les entreprises se doivent d'être durables et responsables. La sobriété numérique n'est plus une option et ce constat concerne bien évidemment l'Intelligence Artificielle. Cette formation, à destination des data scientists et des CDO, pose un regard différent sur la matière manipulée et la méthodologie afin de questionner la recherche frénétique de performance, pour promouvoir une IA plus frugale. Durant deux jours, nous passerons en revue les différentes étapes,…
Cette formation, à destination des data scientists et des CDO, pose un regard différent sur la matière manipulée et la méthodologie afin de questionner la recherche frénétique de performance, pour promouvoir une IA plus frugale.
Durant deux jours, nous passerons en revue les différentes étapes, entre la première idée et son implémentation en production, afin d'identifier les grands “postes de dépenses et gâchis énergétiques”. Nous aborderons également leur optimisation et réduction au travers des principaux leviers à votre disposition : code, hardware et méthodologie.
A la fin de cette formation, vous aurez une compréhension solide des bonnes pratiques et outils pour vous permettre d'établir le bilan énergétique de vos modèles de Machine Learning en production et d'éco-concevoir les nouveaux.
Validation et sanction
Type de formation
Non certifiante
Niveau de sortie
Sans niveau spécifique
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
14 h
Financement
- Conventionnement
- Non
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Niveau d'entrée
Sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis
-
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
34 Avenue de l'OpéraOcto Academy-
75002 Paris 2e
Responsable : OCTO Academy
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
OCTO Academy
75002 Paris 2e - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes