Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do hybrydowych systemów kwantowych AI
- Przegląd zasad obliczeń kwantowych
- Kluczowe komponenty hybrydowych systemów kwantowych AI
- Zastosowania kwantowej sztucznej inteligencji w różnych branżach
Algorytmy kwantowe Machine Learning
- Algorytmy kwantowe dla uczenia maszynowego: QML, algorytmy wariacyjne
- Trenowanie modeli sztucznej inteligencji przy użyciu procesorów kwantowych
- Porównanie klasycznej sztucznej inteligencji z kwantowym podejściem do sztucznej inteligencji
Wyzwania w hybrydowych systemach kwantowej sztucznej inteligencji
- Obsługa szumu i korekcja błędów w systemach kwantowych
- Scala Ograniczenia związane z elastycznością i wydajnością
- Zapewnienie integracji z klasycznymi ramami sztucznej inteligencji
Zastosowania kwantowej sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym
- Studia przypadków hybrydowych systemów kwantowej sztucznej inteligencji w przemyśle
- Praktyczne implementacje z kwantowymi platformami obliczeniowymi
- Badanie potencjalnych przełomów w kwantowej sztucznej inteligencji
Optymalizacja przepływów pracy kwantowej sztucznej inteligencji
- Zarządzanie hybrydowymi klasyczno-kwantowymi przepływami pracy
- Maksymalizacja wykorzystania zasobów w systemach kwantowej sztucznej inteligencji
- Integracja kwantowej sztucznej inteligencji z klasyczną infrastrukturą sztucznej inteligencji
Hybrydowe systemy kwantowej sztucznej inteligencji dla konkretnych Use Case
- Kwantowa sztuczna inteligencja dla problemów optymalizacyjnych
- Przypadki użycia w odkrywaniu leków, finansach i logistyce
- Uczenie ze wzmocnieniem kwantowym
Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji i Quantum Computing
- Postępy w dziedzinie sprzętu i oprogramowania kwantowego
- Przyszły potencjał kwantowej sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach
- Możliwości badań i rozwoju w zakresie kwantowej sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zaawansowana znajomość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Znajomość zasad obliczeń kwantowych
- Doświadczenie w opracowywaniu algorytmów i szkoleniu modeli
Odbiorcy
- Badacze sztucznej inteligencji
- Specjaliści od obliczeń kwantowych
- Naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie uczenia maszynowego
21 godzin
Opinie uczestników (1)
Wiedza trenera w zakresie algorytmów komputerów kwantowych oraz związanych z nimi teoretycznych tła jest doskonała. Chciałbym szczególnie podkreślić jego zdolność do wykrywania, kiedy miałem trudności z omawianym materiałem, i zapewnienia mi czasu i wsparcia, aby rzeczywiście zrozumieć temat - to było wspaniale i bardzo pożyteczne! Wirtualne ustawienie z Zoom działało bardzo dobrze, podobnie jak ustalenia dotyczące sesji szkoleniowych i sekwencji przerw. Było wiele materiału/teorii do omówienia w "tylko" 2 dni, więc trener ładnie dostosował ilość w zależności od mojego postępu w zrozumieniu tematów. Być może planowanie 3 dni dla całkowitych początkujących byłoby lepsze, aby omówić cały materiał i zawartość wyznaczoną w harmonogramie. Bardzo podoba mi się elastyczność trenera w odpowiedzi na moje konkretne pytania dotyczące tematów szkoleniowych, nawet dodatkowo wracając po przerwach z dodatkowymi wyjaśnieniami, jeśli to konieczne. Wielkie dzięki jeszcze raz za sesje! Świetnie zrobione!
Giorgi Ediberidze
Szkolenie - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
