Yazara göre resim
 

Günümüzün teknoloji meraklısı dünyasında, akıllara durgunluk veren yapay zeka destekli harikalarla çevriliyiz: sorularımızı yanıtlayan sesli asistanlar, yüzleri tanımlayan akıllı kameralar ve yollarda gezinen sürücüsüz arabalar. Dijital çağımızın süper kahramanları gibiler! Ancak bu teknolojik harikaların günlük cihazlarımızda sorunsuz çalışmasını sağlamak göründüğünden daha zordur. Bu yapay zekalı süper kahramanların özel bir ihtiyacı var: önemli bilgi işlem gücü ve bellek kaynakları. Bütün bir kütüphaneyi küçücük bir sırt çantasına sığdırmaya çalışmak gibi. Ve tahmin et ne oldu? Telefonlar, akıllı saatler vb. gibi normal cihazlarımızın çoğunda yeterli donanım yok 'beyin gücü' bu yapay zeka süper kahramanlarını idare etmek için. Bu, yapay zeka teknolojisinin yaygın olarak yayılmasında büyük bir sorun teşkil ediyor.

Bu nedenle, bu büyük yapay zeka modellerinin verimliliğini artırarak onları erişilebilir kılmak çok önemlidir. Bu kurs: "TinyML ve Verimli Derin Öğrenme Bilişimibaşlıklı bir kılavuz yayınladı MIT HAN laboratuvarı bu temel engelin üstesinden geliyor. Yapay zeka modellerini optimize etmek ve gerçek dünya senaryolarında uygulanabilirliğini sağlamak için yöntemler sunar. Gelin neler sunduğuna ayrıntılı olarak bakalım:

Kurs Yapısı:

Süre: 2023 Güz

Zamanlama: Salı/Perşembe 3:35-5:00 Doğu Saati

Dersi Veren: Profesör Song Han

Öğretim Asistanları: Han Cai ve Ji Lin

Bu devam eden bir kurs olduğundan canlı yayını buradan izleyebilirsiniz. Link.

Ders Yaklaşımı:

Teorik Temel: Derin Öğrenmenin temel kavramlarıyla başlar, ardından verimli yapay zeka bilişimi için karmaşık yöntemlere doğru ilerler.

Uygulamalı Deneyim: Öğrencilerin dizüstü bilgisayarlarında LLaMA 2 gibi büyük dil modellerini dağıtmasına ve bunlarla çalışmasına olanak tanıyarak pratik deneyim sağlar.

1. Verimli Çıkarım

Bu modül öncelikle yapay zeka çıkarım süreçlerinin verimliliğini artırmaya odaklanır. Çıkarım işlemlerini daha hızlı ve kaynak açısından daha verimli hale getirmeyi amaçlayan budama, seyreklik ve niceleme gibi teknikleri araştırır. Ele alınan temel konular şunlardır:

• Budama ve Seyreklik (Bölüm I ve II): Performanstan ödün vermeden gereksiz parçaları kaldırarak modellerin boyutunu küçültmeye yönelik yöntemlerin araştırılması.
• Niceleme (Bölüm I ve II): Verileri ve modelleri daha az bit kullanarak temsil etme, bellekten ve hesaplama kaynaklarından tasarruf etme teknikleri.
• Sinir Mimarisi Arama (Bölüm I ve II): Bu dersler, belirli görevler için en iyi sinir ağı mimarilerini keşfetmeye yönelik otomatik teknikleri araştırır. NLP, GAN, nokta bulutu analizi ve poz tahmini gibi çeşitli alanlardaki pratik kullanımları gösterirler.
• Bilgi Damıtma: Bu oturum, kompakt bir modelin daha büyük, daha karmaşık bir modelin davranışını taklit edecek şekilde eğitildiği bir süreç olan bilginin ayrıştırılmasına odaklanmaktadır. Bilgiyi bir modelden diğerine aktarmayı amaçlamaktadır.
• MCUNet: Mikrodenetleyicilerde TinyML: Bu ders, yapay zekanın düşük güçlü cihazlarda verimli bir şekilde çalışmasına olanak tanıyan TinyML modellerini mikrodenetleyicilere dağıtmaya odaklanan MCUNet'i tanıtıyor. TinyML'in özünü, zorluklarını, kompakt sinir ağları oluşturmayı ve çeşitli uygulamalarını kapsar.
• TinyEngine ve Paralel İşleme: Bu bölümde TinyEngine ele alınmakta ve kısıtlı cihazlarda yapay zeka modelleri için döngü optimizasyonu, çoklu iş parçacığı ve bellek düzeni gibi verimli dağıtım ve paralel işleme stratejilerine yönelik yöntemler araştırılmaktadır.

2. Alana Özel Optimizasyon

Etki Alanına Özel Optimizasyon bölümünde kurs, belirli alanlar için yapay zeka modellerini optimize etmeyi amaçlayan çeşitli ileri düzey konuları kapsar:

• Transformatör ve Yüksek Lisans (Bölüm I ve II): Transformer'ın temellerini, tasarım çeşitlerini derinlemesine ele alıyor ve Yüksek Lisans'lara yönelik verimli çıkarım algoritmalarıyla ilgili ileri düzey konuları kapsıyor. Aynı zamanda LLM'ler için verimli çıkarım sistemlerini ve ince ayar yöntemlerini de araştırıyor.
• Görüş Transformatörü: Bu bölümde Vision Transformer'ın temelleri, verimli ViT stratejileri ve çeşitli hızlandırma teknikleri tanıtılmaktadır. Ayrıca vizyonla ilgili görevlerde yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için kendi kendini denetleyen öğrenme yöntemlerini ve çok modlu Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) araştırıyor.
• GAN, Video ve Nokta Bulutu: Bu ders, verimli GAN sıkıştırma tekniklerini (NAS+damıtma kullanarak), dinamik maliyet için AnyCost GAN'ı ve veri açısından verimli GAN eğitimi için Farklılaştırılabilir Arttırma'yı keşfederek Üretken Rekabetçi Ağların (GAN'ler) geliştirilmesine odaklanmaktadır. Bu yaklaşımlar GAN'lar, video tanıma ve nokta bulutu analizi için modelleri optimize etmeyi amaçlamaktadır.
• Difüzyon Modeli: Bu ders, Difüzyon Modellerinin yapısı, eğitimi, alana özgü optimizasyonu ve hızlı örnekleme stratejileri hakkında bilgiler sunmaktadır. 

3. Verimli Eğitim

Verimli eğitim, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecini optimize etmek için metodolojilerin uygulanmasını ifade eder. Bu bölüm aşağıdaki temel alanları kapsamaktadır:

• Dağıtılmış Eğitim (Bölüm I ve II): Eğitimi birden fazla cihaza veya sisteme dağıtmaya yönelik stratejileri keşfedin. Bant genişliği ve gecikme darboğazlarının üstesinden gelmek, bellek tüketimini optimize etmek ve dağıtılmış bilgi işlem ortamlarında büyük ölçekli makine öğrenimi modellerinin eğitiminin verimliliğini artırmak için verimli paralelleştirme yöntemlerinin uygulanmasına yönelik stratejiler sağlar.
• Cihaz Üzerinde Eğitim ve Transfer Öğrenimi: Bu oturum öncelikle modellerin doğrudan uç cihazlar üzerinde eğitilmesine, bellek kısıtlamalarının ele alınmasına ve yeni alanlara verimli adaptasyon için transfer öğrenme yöntemlerinin kullanılmasına odaklanmaktadır.
• Verimli İnce Ayar ve Hızlı Mühendislik: Bu bölüm, BitFit, Adapter ve Prompt-Tuning gibi verimli ince ayar teknikleri aracılığıyla Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) iyileştirilmesine odaklanmaktadır. Ek olarak, Hızlı Mühendislik kavramını vurguluyor ve model performansını ve uyarlanabilirliğini nasıl geliştirebileceğini gösteriyor.

4. İleri Düzey Konular

Bu modül, yeni ortaya çıkan Kuantum Makine Öğrenimi alanıyla ilgili konuları kapsar. Bu bölüme ilişkin ayrıntılı dersler henüz mevcut olmasa da, kapsanması planlanan konular şunlardır:

• Kuantum Hesaplamanın Temelleri
• Kuantum Makine Öğrenimi
• Gürültüye Dayanıklı Quantum ML

Bu konular, bilgi işlemdeki kuantum ilkelerine ilişkin temel bir anlayış sağlayacak ve bu ilkelerin, kuantum sistemlerinde gürültünün yarattığı zorlukları ele alırken makine öğrenimi yöntemlerini geliştirmek için nasıl uygulandığını keşfedecek.

Bu kursta daha derinlere inmek istiyorsanız aşağıdaki oynatma listesine göz atın:

[gömülü içerik][gömülü içerik]

Bu kurs, özellikle yapay zeka meraklılarından ve profesyonellerden harika geri bildirimler aldı. Kurs devam ediyor ve Aralık 2023'te tamamlanması planlanıyor olsa da katılmanızı şiddetle tavsiye ederim! Bu kursu alıyorsanız veya almayı planlıyorsanız deneyimlerinizi paylaşın. TinyML ve yapay zekanın küçük cihazlarda nasıl daha akıllı hale getirileceği hakkında sohbet edelim ve birlikte öğrenelim. Girdileriniz ve görüşleriniz değerli olacaktır!
 
 

Kanval Mehreen veri bilimine ve yapay zekanın tıptaki uygulamalarına büyük ilgi duyan, gelecek vadeden bir yazılım geliştiricisidir. Kanwal, APAC bölgesi için Google Generation Scholar 2022 olarak seçildi. Kanwal, trend olan konularda makaleler yazarak teknik bilgilerini paylaşmayı seviyor ve teknoloji endüstrisinde kadınların temsilini geliştirme konusunda tutkulu.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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