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Computación Consciente del Carbono para Desarrolladores de GenAI

  • hasta 1 hora
  • Principiante

Aprende cómo realizar trabajos de entrenamiento e inferencia de modelos con energía más limpia y baja en carbono en la nube. Este curso te guiará a través de la medición del impacto ambiental de tus trabajos de aprendizaje automático y la optimización de su uso de electricidad limpia. ¡Inscríbete ahora para tomar decisiones más conscientes del carbono como desarrollador!

  • Análisis de intensidad de carbono
  • Entrenamiento de aprendizaje automático con energía baja en carbono
  • Análisis de uso de Google Cloud
  • Consulta de datos de redes eléctricas en tiempo real

Resumen

En este curso, aprenderás a recuperar datos en tiempo real sobre mezclas de energía globales e intensidad de carbono desde la API de ElectricityMaps. Identificarás redes eléctricas que producen electricidad a partir de fuentes bajas en carbono y ejecutarás trabajos de entrenamiento de aprendizaje automático utilizando electricidad baja en carbono. El curso también cubrirá el análisis de la huella de carbono de los datos de uso de Google Cloud y el uso de la herramienta de Huella de Carbono de Google Cloud. Al final, estarás equipado para tomar decisiones más sostenibles en tus procesos de desarrollo.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
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    Inglés
    idioma del curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Desarrolladores

Individuos interesados en aprender cómo realizar trabajos de entrenamiento e inferencia de modelos con energía más limpia y baja en carbono en la nube.

Entusiastas del Aprendizaje Automático

Aquellos que desean comprender el impacto ambiental de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y optimizar su uso de electricidad limpia.

Defensores de la Sostenibilidad

Personas que buscan tomar decisiones más conscientes del carbono en su uso de tecnología y procesos de desarrollo.

Este curso ofrece beneficios clave como comprender el impacto ambiental de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y optimizarlos para un uso de energía más limpia. Cubre temas esenciales como el análisis de intensidad de carbono y el uso de Google Cloud, lo que lo hace ideal para desarrolladores y defensores de la sostenibilidad. Mejora tus habilidades y contribuye a un futuro más sostenible.

Requisitos Previos

1 / 3

  • La familiaridad con Python ayudará con las partes de codificación de la lección.

  • Es beneficioso tener un entendimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático.

  • Interés en la sostenibilidad ambiental y soluciones de energía limpia.

¿Qué aprenderás?

Introducción
Una visión general del curso y sus objetivos.
La Huella de Carbono del Aprendizaje Automático
Comprender el impacto ambiental de los procesos de aprendizaje automático.
Explorando la Intensidad de Carbono en la Red
Analizar la intensidad de carbono utilizando datos de la red en tiempo real y ejemplos de código.
Entrenamiento de Modelos en Regiones de Bajo Carbono
Ejecutar trabajos de entrenamiento de aprendizaje automático en regiones con baja intensidad de carbono.
Uso de Datos de Energía en Tiempo Real para Entrenamiento de Bajo Carbono
Optimizar trabajos de entrenamiento utilizando datos de energía en tiempo real y ejemplos de código.
Comprendiendo tu Huella de Google Cloud
Analizar la huella de carbono del uso de Google Cloud con ejemplos de código.
Próximos pasos
Orientación sobre el aprendizaje y la aplicación de los conceptos del curso.
Conclusión
Resumir el curso y sus puntos clave.
Cuestionario
Un breve cuestionario para evaluar tu comprensión del material del curso.
Configuración de Google Cloud
Instrucciones para configurar Google Cloud para los ejercicios del curso.

Conozca a su instructor

  • Nikita Namjoshi

    Defensor de Desarrolladores, Google Cloud

    Nikita Namjoshi es un defensor de desarrolladores en Google Cloud y un Google Fellow en el Permafrost Discovery Gateway.

Próximos cohortes

  • Fechas

    comienza ahora

Libre