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आज की तकनीक-प्रेमी दुनिया में, हम आश्चर्यजनक एआई-संचालित चमत्कारों से घिरे हुए हैं: आवाज सहायक हमारे सवालों का जवाब दे रहे हैं, स्मार्ट कैमरे चेहरे की पहचान कर रहे हैं, और स्वचालित कारें सड़कों पर चल रही हैं। वे हमारे डिजिटल युग के सुपरहीरो की तरह हैं! हालाँकि, इन तकनीकी चमत्कारों को हमारे रोजमर्रा के उपकरणों पर सुचारू रूप से काम करना जितना लगता है उससे कहीं अधिक कठिन है। इन AI सुपरहीरो की है खास जरूरत: महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग शक्ति और स्मृति संसाधन. यह पूरी लाइब्रेरी को एक छोटे बैकपैक में फिट करने की कोशिश करने जैसा है। और क्या? हमारे अधिकांश नियमित उपकरण जैसे फ़ोन, स्मार्टवॉच इत्यादि में पर्याप्त सुविधाएं नहीं हैं'मस्तिष्क शक्ति' इन एआई सुपरहीरो को संभालने के लिए। यह एआई प्रौद्योगिकी की व्यापक तैनाती में एक बड़ी समस्या पैदा करता है।
इसलिए, इन बड़े AI मॉडलों को सुलभ बनाने के लिए उनकी दक्षता में सुधार करना महत्वपूर्ण है। ये कोर्स: "टाइनीएमएल और कुशल डीप लर्निंग कंप्यूटिंग" एमआईटी हान लैब द्वारा इस मुख्य बाधा से निपटा जाता है। यह एआई मॉडल को अनुकूलित करने के तरीकों का परिचय देता है, जिससे वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उनकी व्यवहार्यता सुनिश्चित होती है। आइए विस्तार से देखें कि यह क्या पेशकश करता है:
पाठ्यक्रम संरचना:
अवधि: 2023 पतन
समय: मंगलवार/गुरुवार 3:35-5:00 अपराह्न पूर्वी समय
प्रशिक्षक: प्रोफेसर सोंग हान
शिक्षण सहायक: हान कै और जी लिन
चूँकि यह एक चालू पाठ्यक्रम है, आप इस पर लाइव स्ट्रीमिंग देख सकते हैं संपर्क.
पाठ्यक्रम दृष्टिकोण:
सैद्धांतिक आधार: डीप लर्निंग की मूलभूत अवधारणाओं से शुरू होता है, फिर कुशल एआई कंप्यूटिंग के लिए परिष्कृत तरीकों में आगे बढ़ता है।
अनुभवी हाथ: छात्रों को अपने लैपटॉप पर LLaMA 2 जैसे बड़े भाषा मॉडल को तैनात करने और उनके साथ काम करने में सक्षम बनाकर व्यावहारिक अनुभव प्रदान करता है।
1. कुशल अनुमान
यह मॉड्यूल मुख्य रूप से एआई अनुमान प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ाने पर केंद्रित है। यह प्रूनिंग, विरलता और परिमाणीकरण जैसी तकनीकों पर गहराई से चर्चा करता है, जिसका उद्देश्य अनुमान संचालन को तेज और अधिक संसाधन-कुशल बनाना है। कवर किए गए प्रमुख विषयों में शामिल हैं:
- छंटाई और विरलता (भाग I और II): प्रदर्शन से समझौता किए बिना अनावश्यक भागों को हटाकर मॉडल के आकार को कम करने के तरीकों की खोज करना।
- परिमाणीकरण (भाग I और II): मेमोरी और कम्प्यूटेशनल संसाधनों को सहेजते हुए, कम बिट्स का उपयोग करके डेटा और मॉडल का प्रतिनिधित्व करने की तकनीक।
- तंत्रिका वास्तुकला खोज (भाग I और II): ये व्याख्यान विशिष्ट कार्यों के लिए सर्वोत्तम तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर की खोज के लिए स्वचालित तकनीकों का पता लगाते हैं। वे एनएलपी, जीएएन, पॉइंट क्लाउड विश्लेषण और पोज़ अनुमान जैसे विभिन्न क्षेत्रों में व्यावहारिक उपयोग प्रदर्शित करते हैं।
- ज्ञान आसवन: यह सत्र ज्ञान आसवन पर केंद्रित है, एक ऐसी प्रक्रिया जहां एक कॉम्पैक्ट मॉडल को बड़े, अधिक जटिल मॉडल के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इसका उद्देश्य ज्ञान को एक मॉडल से दूसरे मॉडल में स्थानांतरित करना है।
- एमसीयूनेट: माइक्रोकंट्रोलर्स पर टाइनीएमएल: यह व्याख्यान एमसीयूनेट का परिचय देता है, जो माइक्रोकंट्रोलर्स पर टिनीएमएल मॉडल तैनात करने पर केंद्रित है, जो एआई को कम-शक्ति वाले उपकरणों पर कुशलतापूर्वक चलाने की अनुमति देता है। इसमें TinyML का सार, इसकी चुनौतियाँ, कॉम्पैक्ट न्यूरल नेटवर्क बनाना और इसके विविध अनुप्रयोग शामिल हैं।
- टाइनीइंजन और समानांतर प्रसंस्करण: यह भाग TinyEngine पर चर्चा करता है, कुशल परिनियोजन के तरीकों की खोज करता है और प्रतिबंधित उपकरणों पर AI मॉडल के लिए लूप ऑप्टिमाइज़ेशन, मल्टीथ्रेडिंग और मेमोरी लेआउट जैसी समानांतर प्रसंस्करण रणनीतियों की खोज करता है।
2. डोमेन-विशिष्ट अनुकूलन
डोमेन-विशिष्ट अनुकूलन खंड में, पाठ्यक्रम विशिष्ट डोमेन के लिए एआई मॉडल को अनुकूलित करने के उद्देश्य से विभिन्न उन्नत विषयों को शामिल करता है:
- ट्रांसफार्मर और एलएलएम (भाग I और II): यह ट्रांसफार्मर की मूल बातें, डिज़ाइन वेरिएंट में गोता लगाता है, और एलएलएम के लिए कुशल अनुमान एल्गोरिदम से संबंधित उन्नत विषयों को शामिल करता है। यह एलएलएम के लिए कुशल अनुमान प्रणालियों और फाइन-ट्यूनिंग विधियों की भी खोज करता है।
- विज़न ट्रांसफार्मर: यह खंड विज़न ट्रांसफार्मर की मूल बातें, कुशल वीआईटी रणनीतियों और विविध त्वरण तकनीकों का परिचय देता है। यह दृष्टि-संबंधी कार्यों में एआई क्षमताओं को बढ़ाने के लिए स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों और मल्टी-मोडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की भी खोज करता है।
- GAN, वीडियो और प्वाइंट क्लाउड: यह व्याख्यान कुशल GAN संपीड़न तकनीकों (NAS + आसवन का उपयोग करके), गतिशील लागत के लिए AnyCost GAN और डेटा-कुशल GAN प्रशिक्षण के लिए विभेदक संवर्धन की खोज करके जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GAN) को बढ़ाने पर केंद्रित है। इन दृष्टिकोणों का लक्ष्य GANs, वीडियो पहचान और पॉइंट क्लाउड विश्लेषण के लिए मॉडल को अनुकूलित करना है।
- प्रसार मॉडल: यह व्याख्यान डिफ्यूजन मॉडल की संरचना, प्रशिक्षण, डोमेन-विशिष्ट अनुकूलन और तेजी से नमूनाकरण रणनीतियों में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
3. कुशल प्रशिक्षण
कुशल प्रशिक्षण से तात्पर्य मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए कार्यप्रणाली के अनुप्रयोग से है। यह अध्याय निम्नलिखित प्रमुख क्षेत्रों को शामिल करता है:
- वितरित प्रशिक्षण (भाग I और II): कई उपकरणों या प्रणालियों में प्रशिक्षण वितरित करने के लिए रणनीतियों का अन्वेषण करें। यह वितरित कंप्यूटिंग वातावरण में बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण की दक्षता बढ़ाने के लिए बैंडविड्थ और विलंबता बाधाओं पर काबू पाने, मेमोरी खपत को अनुकूलित करने और कुशल समानांतरकरण विधियों को लागू करने के लिए रणनीतियां प्रदान करता है।
- ऑन-डिवाइस प्रशिक्षण और स्थानांतरण शिक्षण: यह सत्र मुख्य रूप से किनारे के उपकरणों पर सीधे प्रशिक्षण मॉडल, मेमोरी बाधाओं को संभालने और नए डोमेन के लिए कुशल अनुकूलन के लिए स्थानांतरण सीखने के तरीकों को नियोजित करने पर केंद्रित है।
- कुशल फाइन-ट्यूनिंग और त्वरित इंजीनियरिंग: यह अनुभाग बिटफिट, एडाप्टर और प्रॉम्प्ट-ट्यूनिंग जैसी कुशल फाइन-ट्यूनिंग तकनीकों के माध्यम से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को परिष्कृत करने पर केंद्रित है। इसके अतिरिक्त, यह प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की अवधारणा पर प्रकाश डालता है और बताता है कि यह मॉडल के प्रदर्शन और अनुकूलनशीलता को कैसे बढ़ा सकता है।
4. उन्नत विषय
यह मॉड्यूल क्वांटम मशीन लर्निंग के उभरते क्षेत्र के विषयों को शामिल करता है। हालाँकि इस खंड के लिए विस्तृत व्याख्यान अभी तक उपलब्ध नहीं हैं, कवरेज के लिए नियोजित विषयों में शामिल हैं:
- क्वांटम कंप्यूटिंग की मूल बातें
- क्वांटम मशीन लर्निंग
- शोर मजबूत क्वांटम एमएल
ये विषय कंप्यूटिंग में क्वांटम सिद्धांतों की मूलभूत समझ प्रदान करेंगे और यह पता लगाएंगे कि क्वांटम सिस्टम में शोर से उत्पन्न चुनौतियों का समाधान करते हुए मशीन सीखने के तरीकों को बढ़ाने के लिए इन सिद्धांतों को कैसे लागू किया जाता है।
यदि आप इस पाठ्यक्रम को गहराई से जानने में रुचि रखते हैं तो नीचे दी गई प्लेलिस्ट देखें:
[एम्बेडेड सामग्री] [एम्बेडेड सामग्री]
इस पाठ्यक्रम को विशेष रूप से एआई उत्साही और पेशेवरों से शानदार प्रतिक्रिया मिली है। हालाँकि पाठ्यक्रम चालू है और दिसंबर 2023 तक समाप्त होने वाला है, मैं इसमें शामिल होने की अत्यधिक अनुशंसा करता हूँ! यदि आप यह कोर्स कर रहे हैं या करने का इरादा रखते हैं, तो अपने अनुभव साझा करें। आइए TinyML के बारे में एक साथ बातचीत करें और जानें कि छोटे उपकरणों पर AI को कैसे स्मार्ट बनाया जाए। आपका इनपुट और अंतर्दृष्टि मूल्यवान होगी!
कंवल महरीन डेटा विज्ञान और चिकित्सा में एआई के अनुप्रयोगों में गहरी रुचि रखने वाला एक महत्वाकांक्षी सॉफ्टवेयर डेवलपर है। कंवल को APAC क्षेत्र के लिए Google जनरेशन स्कॉलर 2022 के रूप में चुना गया था। कंवल ट्रेंडिंग टॉपिक्स पर लेख लिखकर तकनीकी ज्ञान साझा करना पसंद करते हैं, और टेक उद्योग में महिलाओं के प्रतिनिधित्व को बेहतर बनाने के लिए भावुक हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/free-mit-course-tinyml-and-efficient-deep-learning-computing?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-mit-course-tinyml-and-efficient-deep-learning-computing
