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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie