Kursplan

Introduktion till hybrida AI-kvantsystem

  • Översikt över principer för kvantberäkning
  • Nyckelkomponenter i hybrida AI-kvantsystem
  • Tillämpningar av kvant-AI i olika branscher

Algoritmer för kvant Machine Learning

  • Kvantalgoritmer för maskininlärning: QML, variationsalgoritmer
  • Träna AI-modeller med hjälp av kvantprocessorer
  • Jämförelse av klassiska AI jämfört med kvant-AI-metoder

Utmaningar i hybrida AI-kvantsystem

  • Hantera brus och felkorrigering i kvantsystem
  • ScalaBegränsningar i fråga om tillgänglighet och prestanda
  • Säkerställa integration med klassiska AI-ramverk

Verkliga tillämpningar av Quantum AI

  • Fallstudier av hybrida AI-kvantsystem inom industrin
  • Praktiska implementeringar med kvantberäkningsplattformar
  • Utforska potentiella genombrott inom kvant-AI

Optimera Quantum AI-arbetsflöden

  • Hantera hybridarbetsflöden för klassisk kvantproduktion
  • Maximera resursutnyttjandet i kvant-AI-system
  • Integrering av kvant-AI med klassiska AI-infrastrukturer

Hybrida AI-kvantsystem för specifika Use Cases

  • Quantum AI för optimeringsproblem
  • Användningsfall inom läkemedelsupptäckt, ekonomi och logistik
  • Kvantförbättrad förstärkningsinlärning

Framtida trender inom AI och Quantum Computing

  • Framsteg inom kvantmaskinvara och -programvara
  • Framtida potential för kvant-AI inom olika områden
  • Möjligheter till forskning och utveckling inom kvant-AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Avancerad kunskap om AI och maskininlärning
  • Kunskaper om principer för kvantberäkning
  • Erfarenhet av algoritmutveckling och modellträning

Publik

  • AI-forskare
  • Specialister på kvantberäkning
  • Dataforskare och maskininlärningstekniker
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (1)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier