Административна информация
| Дял | Модел компресия |
| Продължителност | 150 мин. |
| Модул | В |
| Вид на урока | Практичен |
| Фокус | Технически — бъдещ ИИ |
| Тема | Напредък в моделите на ML чрез HC обектив — Резултатно ориентирано проучване |
Ключови думи
компресиране на модел, резитба, квантиране, дестилация на знания,
Учебни цели
- Разберете как да приложите техники за компресиране на модела
- Възползвайте се от предимствата на резитбата, квантирането и дестилацията на знания
- Запознаване с рамка на високо ниво като TensorFlow
Очаквана подготовка
Обучение на събития, които трябва да бъдат завършени преди
Задължително за студентите
- Основно разбиране на концепциите и техниките за компресиране на модела
- Основно разбиране за това как може да бъде оценена работата на моделите за машинно и дълбоко обучение (напр. точност, точност и изземване, оценка F)
- Познаване на езика за програмиране на Python
Незадължително за студенти
- Познаване на рамката на TensorFlow
Референции и фон за студенти
- Познаване на машинното обучение и теорията на невронните мрежи
Препоръчва се за учители
- Спомнете си познанията за рамката TensorFlow и езика за програмиране на Python
- Предоставяне на практически поглед върху реализациите, необходими за използване на техниките за компресиране на модела
- Предлагане на изскачащи викторини
Материали за уроци
Инструкции за учители
- Направете кратък преглед на Tensorflow 2.x
- Използвайте Google Colab като работещ бележник на Jupyter за практическо приложение
- Учениците трябва да използват посоченото време, определено за всяка задача.
- Задача 1 до задача 4 трябва да бъде завършена, преди да бъдат възложени останалите задачи.
Описание на урока
| Продължителност | Описание | Концепции | Дейност | Материал |
|---|---|---|---|---|
| 0—10 мин. | Въведение в използваните инструменти и как да направите ръцете мръсни за секунда | Въвеждане на инструменти | Въведение в основните инструменти | |
| 10—80 мин. | [Задача 1 — Задача 3] Обучение на модел и след това? Как да приложите резитба и квантификация на работните модели и да сравните производителността | Резитба и количествено подрязване | Практическа сесия и работни примери | Бележник за CoLab |
| 80—140 мин. | [Задача 4 — Задача 6] Кога може да бъде полезна дестилацията на знания? Как да дестилирате знания от учител на ученик | Дестилация на знания | Практическа сесия и работни примери | Бележник за CoLab |
| 140—150 мин. | Заключение, въпроси и отговори | Обобщение | Изводи |
Потвърждения
- Росарио Катели [CNR]
- Google Colab материали за резитба
- Google Colab материали за дестилация
Магистърската програма по ИИ, насочена към човека, беше съфинансирана от Механизма за свързване на Европа на Европейския съюз под формата на безвъзмездни средства № CEF-TC-2020—1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.