Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do hybrydowych systemów AI-kwantowych
- Przegląd zasad obliczeń kwantowych
- Kluczowe komponenty hybrydowych systemów AI-kwantowych
- Zastosowania kwantowej AI w różnych branżach
Algorytmy uczenia maszynowego kwantowego
- Algorytmy kwantowe do uczenia maszynowego: QML, algorytmy wariacyjne
- Trenowanie modeli AI przy użyciu procesorów kwantowych
- Porównanie klasycznych podejść AI z kwantowymi podejściami AI
Wyzwania w hybrydowych systemach AI-kwantowych
- Zarządzanie szumem i korekcja błędów w systemach kwantowych
- Ograniczenia skalowalności i wydajności
- Zapewnienie integracji z klasycznymi frameworkami AI
Rzeczywiste zastosowania kwantowej AI
- Studia przypadków hybrydowych systemów AI-kwantowych w przemyśle
- Praktyczne implementacje z platformami obliczeń kwantowych
- Eksploracja potencjalnych przełomów w kwantowej AI
Optymalizacja przepływów pracy kwantowej AI
- Zarządzanie hybrydowymi przepływami pracy klasyczno-kwantowymi
- Maksymalizacja wykorzystania zasobów w systemach kwantowej AI
- Integracja kwantowej AI z klasycznymi infrastrukturami AI
Hybrydowe systemy AI-kwantowe dla konkretnych przypadków użycia
- Kwantowa AI dla problemów optymalizacyjnych
- Zastosowania w odkrywaniu leków, finansach i logistyce
- Wzmocnione uczenie przez wzmocnienie kwantowe
Przyszłe trendy w AI i obliczeniach kwantowych
- Postępy w sprzęcie i oprogramowaniu kwantowym
- Przyszły potencjał kwantowej AI w różnych dziedzinach
- Możliwości badań i rozwoju w kwantowej AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zaawansowana wiedza na temat AI i uczenia maszynowego
- Znajomość zasad obliczeń kwantowych
- Doświadczenie w rozwoju algorytmów i trenowaniu modeli
Grupa docelowa
- Badacze AI
- Specjaliści od obliczeń kwantowych
- Naukowcy danych i inżynierowie uczenia maszynowego
21 godzin