Plan Szkolenia

Wprowadzenie do hybrydowych systemów kwantowych AI

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

Algorytmy kwantowe Machine Learning

  • Algorytmy kwantowe dla uczenia maszynowego: QML, algorytmy wariacyjne
  • Trenowanie modeli sztucznej inteligencji przy użyciu procesorów kwantowych
  • Porównanie klasycznej sztucznej inteligencji z kwantowym podejściem do sztucznej inteligencji

Wyzwania w hybrydowych systemach kwantowej sztucznej inteligencji

  • Obsługa szumu i korekcja błędów w systemach kwantowych
  • Scala Ograniczenia związane z elastycznością i wydajnością
  • Zapewnienie integracji z klasycznymi ramami sztucznej inteligencji

Zastosowania kwantowej sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym

  • Studia przypadków hybrydowych systemów kwantowej sztucznej inteligencji w przemyśle
  • Praktyczne implementacje z kwantowymi platformami obliczeniowymi
  • Badanie potencjalnych przełomów w kwantowej sztucznej inteligencji

Optymalizacja przepływów pracy kwantowej sztucznej inteligencji

  • Zarządzanie hybrydowymi klasyczno-kwantowymi przepływami pracy
  • Maksymalizacja wykorzystania zasobów w systemach kwantowej sztucznej inteligencji
  • Integracja kwantowej sztucznej inteligencji z klasyczną infrastrukturą sztucznej inteligencji

Hybrydowe systemy kwantowej sztucznej inteligencji dla konkretnych Use Case

  • Kwantowa sztuczna inteligencja dla problemów optymalizacyjnych
  • Przypadki użycia w odkrywaniu leków, finansach i logistyce
  • Uczenie ze wzmocnieniem kwantowym

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji i Quantum Computing

  • Postępy w dziedzinie sprzętu i oprogramowania kwantowego
  • Przyszły potencjał kwantowej sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach
  • Możliwości badań i rozwoju w zakresie kwantowej sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zaawansowana znajomość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Znajomość zasad obliczeń kwantowych
  • Doświadczenie w opracowywaniu algorytmów i szkoleniu modeli

Odbiorcy

  • Badacze sztucznej inteligencji
  • Specjaliści od obliczeń kwantowych
  • Naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie uczenia maszynowego
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie