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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)

Nouvelle recherche

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,…

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, 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

Attestation de formation

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'Opéra
Octo 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