Künstliche Intelligenz: Das Training von Deep-Learning-Modellen verursacht steigenden Energie- und Ressourcenverbrauch

Infografik: Künstliche Intelligenz: Das Training von Deep-Learning-Modellen verursacht steigenden Energie- und Ressourcenverbrauch

Die mehrschichtigen maschinellen Lernprozesse KI-basierter Verfahren werden immer komplexer und sind sehr rechten- und energieintensiv. Für die verschiedenen Anwendungen werden meist vortrainierte Modelle verwendet und angepasst.

INFOGRAFIK anzeigen

Download (2.27 MB)

Nutzungsrechte: CC BY-NC-SA

Vervielfältigung und Verbreitung erlaubt. Namensnennung erforderlich. Keine Nutzung für kommerzielle Zwecke. Weitergabe unter gleichen Bedingungen.
Herkunftsnachweis: "Künstliche Intelligenz: Das Training von Deep-Learning-Modellen verursacht steigenden Energie- und Ressourcenverbrauch" von , lizenziert unter CC BY-NC-SA 4.0
Original-URL: https://www.nachhaltige-digitalisierung.de/infografiken/

Technische Universität Berlin (TU Berlin)

AI, DL, Deep Learning, Deep-Learning-Modell, Digitalisierung, Energieverbrauch, Infografik, Informatik, KI, Klimaschutz, ML, Maschinelles Lernen, Nachhaltigkeit, Rechenkapazität, Rechenleistung, Rechenzentrum, Ressourcenverbrauch, Server, Stromverbrauch, Umweltbelastung, künstliche Intelligenz

Lernressource	INFOGRAFIK, Poster
Lizenz	CC BY-NC-SA 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Projekt „Digitalisierung und Nachhaltigkeit“ wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms „Nachwuchsgruppen in der Sozial-ökologischen Forschung“ gefördert.
Sprache	Deutsch

ähnliche Materialien

Infografik: Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 2

Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 2

Unter dem Motto „Eine andere Digitalisierung ist möglich“, hat die Forschungsgruppe „Digitalisierung und sozial-ökologische Transformation“ in...

Technische Universität Berlin (TU Berlin)

Digitaler Fußabdruck, Digitalisierung, Digitalpolitik, Energiebedarf, Energieverbrauch, Internet, Klimaschutz, Nachhaltigkeit, Stromverbrauch, Umwelt, Umweltbelastung, Ökologie

Infografik: Wie kann die nachhaltige Digitalisierung der Energiewende aussehen?

Wie kann die nachhaltige Digitalisierung der Energiewende aussehen?

Ein nachhaltiges Energiesystem muss ökologisch resilient, inklusiv und technologieoffen sein. Dies muss durch geeignete marktliche und rechtliche...

Technische Universität Berlin (TU Berlin)

Datenerhebung, Datenschutz, Digitalisierung, Energiemarkt, Energiesystem, Energiewende, Infografik, Klimaschutz, Nachhaltigkeit, Netzmanagement, Ökologie

Video: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)

In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten...

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

AI, DL, Deep Learning, Informatik, KI, ML, Maschinelles Lernen, Python, Reinforcement Learning, Statistik, Supervised Learning, Technologie, Unsupervised Learning, eLearning, künstliche Intelligenz

Infografik: Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 3

Eine andere Digitalisierung ist möglich | Grafik 3

Unter dem Motto „Eine andere Digitalisierung ist möglich“, hat die Forschungsgruppe „Digitalisierung und sozial-ökologische Transformation“ in...

Technische Universität Berlin (TU Berlin)

Arbeitsbedingungen, Ausbeutung, Cloud, Digitalisierung, Digitalpolitik, Gerechtigkeit, Globaler Süden, Infrastruktur, Menschenrechte, Nachhaltigkeit, Rechenzentren, Rechenzentrum, Ressourcenverbrauch, Rohstoffgewinnung, Umweltbelastung, Wirtschaft, Ökologie

Kurs: Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)

In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der...

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

AI, DL, Deep Learning, Informatik, KI, ML, Maschinelles Lernen, Python, Reinforcement Learning, Skript, Statistik, Supervised Learning, Technologie, Unsupervised Learning, eLearning, künstliche Intelligenz

Video: Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (MP4)

Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (MP4)

In diesem Video lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche Intelligenz...

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

AI, Algorithmus, DL, Deep Learning, Informatik, KI, ML, Machine Learning, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Technologie, eLearning, künstliche Intelligenz, neuronales Netzwerk, unsupervised Learning

Kurs: Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)

Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, wie Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Nachdem du Künstliche...

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

AI, Algorithmus, DL, Deep Learning, Informatik, KI, ML, Machine Learning, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Technologie, eLearning, künstliche Intelligenz, neuronales Netzwerk, unsupervised Learning

Interaktion: Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 4)

Woche 3 | Theorie | Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Deep Learning" aus Woche 3.

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

AI, Algorithmus, DL, Deep Learning, Informatik, KI, ML, Machine Learning, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Technologie, eLearning, künstliche Intelligenz, neuronales Netzwerk, unsupervised Learning

Als Anwendung installieren

Installieren Sie HubbS als App für ein besseres Nutzungserlebnis. Mehr erfahren.

Abbrechen