Praktyczne Obliczenia Kwantowe - Plan Szkolenia

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) skierowane jest do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą wykorzystać obliczenia kwantowe do wzmocnienia możliwości sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć systemy hybrydowe AI-kwantowe i ich potencjalne zastosowania.
• Wdrożyć algorytmy uczenia maszynowego kwantowego.
• Optymalizować modele AI za pomocą zasobów obliczeń kwantowych.
• Pokonać wyzwania związane ze skalowaniem i integracją systemów AI kwantowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą korzystać z ekosystemu Anaconda do przechwytywania, zarządzania i wdrażania pakietów i przepływów pracy analizy danych na jednej platformie.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować komponenty i biblioteki Anaconda.
• Zrozumieć podstawowe pojęcia, funkcje i zalety Anaconda.
• Zarządzać pakietami, środowiskami i kanałami za pomocą Anaconda Navigator.
• Używanie pakietów Conda, R i Python do nauki o danych i uczenia maszynowego.
• Poznanie praktycznych przypadków użycia i technik zarządzania wieloma środowiskami danych.

Przegląd

Communication Dostawcy usług (CSP) stoją w obliczu presji na redukcję kosztów i maksymalizację średniego przychodu na użytkownika (ARPU), przy jednoczesnym zapewnieniu doskonałego doświadczenia klienta, ale ilość danych wciąż rośnie. Globalny ruch danych w sieciach komórkowych będzie rósł w tempie 78% rocznie (CAGR) do 2016 roku, osiągając 10,8 eksabajtów miesięcznie.

W międzyczasie CSP generują duże ilości danych, w tym rejestry szczegółów połączeń (CDR), dane sieciowe i dane klientów. Firmy, które w pełni wykorzystują te dane, zyskują przewagę konkurencyjną. Według niedawnego badania przeprowadzonego przez The Economist Intelligence Unit, firmy, które wykorzystują podejmowanie decyzji w oparciu o dane, cieszą się 5-6% wzrostem produktywności. Jednak 53% firm wykorzystuje tylko połowę swoich cennych danych, a jedna czwarta respondentów zauważyła, że ogromne ilości przydatnych danych pozostają niewykorzystane. Ilość danych jest tak duża, że ich ręczna analiza jest niemożliwa, a większość starszych systemów oprogramowania nie nadąża, przez co cenne dane są odrzucane lub ignorowane.

Dzięki szybkiemu, skalowalnemu oprogramowaniu Big Data & Analytics&rsquo, dostawcy usług CSP mogą wydobywać wszystkie swoje dane w celu podejmowania lepszych decyzji w krótszym czasie. Różne produkty i techniki Big Data zapewniają kompleksową platformę oprogramowania do gromadzenia, przygotowywania, analizowania i prezentowania wniosków z dużych zbiorów danych. Obszary zastosowań obejmują monitorowanie wydajności sieci, wykrywanie oszustw, wykrywanie rezygnacji klientów i analizę ryzyka kredytowego. Produkty Big Data & Analytics skalują się do obsługi terabajtów danych, ale wdrożenie takich narzędzi wymaga nowego rodzaju systemu baz danych opartego na chmurze, takiego jak Hadoop lub masowego procesora obliczeń równoległych (KPU itp.).

Ten kurs na temat Big Data BI dla Telco obejmuje wszystkie pojawiające się nowe obszary, w które CSP inwestują w celu zwiększenia produktywności i otwarcia nowego strumienia przychodów biznesowych. Kurs zapewni pełny 360-stopniowy przegląd Big Data BI w Telco, dzięki czemu decydenci i menedżerowie będą mieli bardzo szeroki i kompleksowy przegląd możliwości Big Data BI w Telco w celu zwiększenia produktywności i przychodów.

Cele kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych technik analityki biznesowej Big Data w 4 sektorach Telecom biznesu (marketing / sprzedaż, operacje sieciowe, operacje finansowe i zarządzanie relacjami z klientami). Studenci zostaną zapoznani z następującymi zagadnieniami:

• Wprowadzenie do Big Data - czym są 4V (objętość, szybkość, różnorodność i prawdziwość) w Big Data - generowanie, ekstrakcja i zarządzanie z perspektywy Telco
• Czym różni się analityka Big Data od dotychczasowej analityki danych
• Wewnętrzne uzasadnienie Big Data - perspektywa Telco
• Wprowadzenie do ekosystemu Hadoop - znajomość wszystkich narzędzi Hadoop, takich jak Hive, Pig, SPARC – kiedy i jak są one wykorzystywane do rozwiązywania problemów Big Data
• W jaki sposób Big Data są pozyskiwane do analizy w narzędziach analitycznych - w jaki sposób analiza biznesowa może zmniejszyć ból związany z gromadzeniem i analizą danych dzięki zintegrowanemu podejściu do pulpitu nawigacyjnego Hadoop
• Podstawowe wprowadzenie do analityki Insight, analityki wizualizacyjnej i analityki predykcyjnej dla Telco
• Analityka rezygnacji klientów i Big Data - jak analityka Big Data może zmniejszyć rezygnację klientów i niezadowolenie klientów w Telco - studia przypadków
• Analiza awarii sieci i usług na podstawie metadanych sieciowych i IPDR
• Analiza finansowa - oszustwa, marnotrawstwo i szacowanie ROI na podstawie danych sprzedażowych i operacyjnych
• Problem pozyskiwania klientów - marketing docelowy, segmentacja klientów i sprzedaż krzyżowa na podstawie danych sprzedażowych
• Wprowadzenie i podsumowanie wszystkich produktów analitycznych Big Data i ich miejsca w przestrzeni analitycznej Telco
• Podsumowanie - jak krok po kroku wprowadzić Big Data Business Intelligence w swojej organizacji

Docelowi odbiorcy

• Operacje sieciowe, menedżerowie finansowi, menedżerowie CRM i najlepsi menedżerowie IT w biurze Telco CIO.
• Business Analitycy w Telco
• Menedżerowie/analitycy biura CFO
• Menedżerowie operacyjni
• Menedżerowie QA

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają podstawy obliczeń kwantowych, przechodząc przez proces opracowywania algorytmów ukierunkowanych na komputery kwantowe.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie obwodów kwantowych.
• Kontrolować zachowanie bramki za pomocą jej natywnego odpowiednika.
• Poprawić niedokładności kwantowe za pomocą Cirq.
• Napisać i wykonać obwód kwantowy do uruchomienia na symulatorze komputera kwantowego opartego na NISQ.

Big data to zbiory danych, które są tak obszerne i złożone, że tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych nie są w stanie sobie z nimi poradzić. Wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmują przechwytywanie danych, przechowywanie danych, analizę danych, wyszukiwanie, udostępnianie, przesyłanie, wizualizację, zapytania, aktualizację i prywatność informacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do początkujących uczestników, którzy chcą poznać podstawy obliczeń kwantowych, odkryć możliwości Google Willow i nauczyć się, jak rozpocząć programowanie kwantowe.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady obliczeń kwantowych i kubitów.
• Odkryć Google Willow i jego osiągnięcia w dziedzinie korekcji błędów kwantowych.
• Pisać i wykonywać podstawowe programy kwantowe za pomocą Qiskit.
• Wykrywać realne zastosowania obliczeń kwantowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą uczyć się i budować swoją karierę w Data Science za pomocą Kaggle.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dowiedzieć się o nauce o danych i uczeniu maszynowym.
• Poznaj analitykę danych.
• Dowiedzieć się o Kaggle i jak to działa.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
• Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.

ProjectQ to otwarte źródło frameworku oprogramowania do obliczeń kwantowych w Pythonie, który umożliwia użytkownikom wyrażanie kwantowych obwodów i tłumaczenie ich na różnebackendy oprogramowania lub symulatorów. Framework obsługuje zaawansowane optymalizacje, silniki kompilatora oraz celowanie w różne backendy.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do deweloperów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i zastosować ProjectQ w praktyce do programowania kwantowego i tłumaczenia backendu.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą mogli:

• Opisać architekturę i cel ProjectQ.
• Pisać kwantowe obwody przy użyciu API Pythona ProjectQ.
• Korzystać z silników kompilatora i optymalizacji ProjectQ.
• Celować w różne backendy kwantowe lub symulatory za pomocą ProjectQ.

Format Kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Zadania praktyczne i budowanie obwodów.
• Implementacja na żywo, celująca w symulatory lub backendy sprzętowe.

Opcje Personalizacji Kursu

• Aby poprosić o personalizowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla informatyków i inżynierów, którzy chcą zrozumieć zasady obliczeń kwantowych i wykorzystać je do tworzenia algorytmów dla implementacji komputerów kwantowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy obliczeń kwantowych.
• Zrozumieć i stosować pojęcia fizyki kwantowej w metodach obliczeniowych.
• Tworzyć algorytmy dla komputerów kwantowych.
• Efektywnie rozwiązywać problemy obliczeniowe za pomocą komputerów kwantowych.
• Integrować zachowania kwantowe w istniejące modele obliczeniowe.
• Postrzegać potencjał obliczeń kwantowych w rozwoju innych technologii.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest przeznaczone dla początkujących do średniozaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji oraz badaczy AI, którzy chcą poznać podstawy Quantum AI oraz jej potencjalne zastosowania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Opanować podstawowe zasady mechaniki kwantowej stosowane do obliczeń kwantowych.
• Zrozumieć działanie algorytmów kwantowych oraz ich implementację.
• Rozpoznać potencjał Quantum AI w rewolucjonizacji różnych branż.
• Rozwinąć podstawowy model uczenia maszynowego kwantowego.
• Ocenić wyzwania i kwestie etyczne związane z Quantum AI.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych liderów biznesowych i technologicznych, którzy chcą zrozumieć podstawy obliczeń kwantowych i ich potencjalny wpływ na sektory takie jak kryptografia, logistyka i modelowanie finansowe, a także dowiedzieć się, jak obliczenia kwantowe mogą być stosowane w ich branżach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady obliczeń kwantowych, w tym qubity i splątanie kwantowe.
• Wykryć potencjalne zastosowania obliczeń kwantowych w kryptografii, logistyce i modelowaniu finansowym.
• Zdobyć wgląd w obecne ograniczenia i przyszłe rozwijanie technologii kwantowej.
• Rozpoznać podstawy algorytmów kwantowych i ich wpływ na wyzwania biznesowe.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają podstawy obliczeń kwantowych i Q#, przechodząc przez proces tworzenia prostych programów kwantowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Microsoft's Quantum Development Kit.
• Zrozumieć koncepcje stojące za obliczeniami kwantowymi.
• Budować, testować, wykonywać i rozwiązywać problemy z programem kwantowym przy użyciu Q#, Visual Studio i lokalnego symulatora obliczeń kwantowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla informatyków, którzy chcą tworzyć, edytować i uruchamiać obwód kwantowy za pomocą IBM Quantum Experience.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego do rozpoczęcia tworzenia obwodów kwantowych.
• Poprawianie niedokładności w quibitach za pomocą IBM Quantum Experience i jego symulacji.
• Kontrolowanie zachowania bram za pomocą ich równoznacznego odpowiednika.
• Harmonogram czasu zdarzeń bram.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie online lub stacjonarnej jest skierowane do naukowców danych i deweloperów, którzy chcą wykorzystać RAPIDS do budowy GPU-przyspieszanych przepływów danych, procesów pracy oraz wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML, itd.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić niezbędne środowisko deweloperskie do budowy modeli danych z NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumieć funkcje, składniki i zalety RAPIDS.
• Wykorzystywać GPU do przyspieszania przepływów danych i analiz od początku do końca.
• Wdrażać GPU-przyspieszane przygotowanie danych i ETL z użyciem cuDF i Apache Arrow.
• Nauczyć się wykonywania zadań uczenia maszynowego z użyciem algorytmów XGBoost i cuML.
• Tworzyć wizualizacje danych i wykonywać analizę grafu z użyciem cuXfilter i cuGraph.