Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Hybrydowych Systemów AI-Kwantowych

  • Przegląd zasad obliczeń kwantowych
  • Kluczowe komponenty hybrydowych systemów AI-kwantowych
  • Zastosowania kwantowej sztucznej inteligencji w różnych branżach

Algorytmy uczenia maszynowego z zastosowaniem obliczeń kwantowych

  • Algorytmy kwantowe do uczenia maszynowego: QML, algorytmy warunkowe
  • Trenowanie modeli AI za pomocą procesorów kwantowych
  • Porównanie podejść AI klasycznej z kwantową sztuczną inteligencją

Wyzwania w Hybrydowych Systemach AI-Kwantowych

  • Radzenie sobie z szumem i korekcją błędów w systemach kwantowych
  • Ograniczenia skalowalności i wydajności
  • Zapewnienie integracji z klasycznymi ramami AI

Zastosowania Kwantowej Sztucznej Inteligencji w Przykładach Realnych

  • Studium przypadków hybrydowych systemów AI-kwantowych w przemyśle
  • Praktyczne wdrożenia z platformami obliczeń kwantowych
  • Badanie potencjalnych przełomów w kwantowej sztucznej inteligencji

Optymalizacja Przepływów Kwantowej Sztucznej Inteligencji

  • Zarządzanie hybrydowymi przepływami klasyczno-kwantowymi
  • Maksymalizacja wykorzystania zasobów w systemach kwantowej sztucznej inteligencji
  • Integracja kwantowej sztucznej inteligencji z klasycznymi infrastrukturami AI

Hybrydowe Systemy AI-Kwantowe dla Konkretych Przypadków Zastosowania

  • Kwantowa sztuczna inteligencja do problemów optymalizacyjnych
  • Przypadki zastosowania w odkrywaniu leków, finansach i logistyce
  • Kwantowo wzmocnione uczenie wzmacniane

Przyszłe Trendy w AI i Obliczeniach Kwantowych

  • Postępy w sprzęcie i oprogramowaniu kwantowym
  • Przyszłe możliwości kwantowej sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach
  • Możliwości badań i rozwoju w dziedzinie kwantowej sztucznej inteligencji

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Zaawansowana wiedza na temat AI i uczenia maszynowego
  • Zapoznanie z zasadami obliczeń kwantowych
  • Doświadczenie w tworzeniu algorytmów i treningowaniu modeli

Grupa docelowa

  • Badacze AI
  • Specjaliści ds. obliczeń kwantowych
  • Naukowcy danych i inżynierowie uczenia maszynowego
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie