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
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