Taller sobre Aprendizaje Automático Eficiente en Energía y Computación Cognitiva (EMC2) 2025

Descripción

Destacados

Enfocarse en el aprendizaje automático eficiente en términos de energía y la computación cognitiva. Cubre aplicaciones desde dispositivos móviles hasta centros de datos a gran escala. Los temas incluyen arquitecturas de redes neuronales, diseños de hardware eficientes y arquitecturas de memoria de bajo consumo. Discusiones sobre técnicas de reducción de redes, simulación y emulación para el aprendizaje automático. Optimización de técnicas de entrenamiento, balanceo de carga y desafíos de sistemas de IA como verificación y privacidad. Conferencias magistrales, charlas invitadas y paneles de discusión por investigadores líderes. Artículos revisados por pares y publicación independiente a través de IEEE CPS. Busca reducir la huella de carbono de la IA a través de la colaboración industria-academia. Incluye visión por computadora, procesamiento de imágenes, realidad aumentada/mixta y más. Aborda rendimiento, energía, fiabilidad, precisión y seguridad en sistemas de IA.