Kurzusleírás
Hybrid AI-Kvantumrendszerek Bevezetése
- Kvantumszámítástechnika alapelveinek áttekintése
- Hybrid AI-kvantumrendszerek fő összetevői
- Kvantum AI alkalmazásai különböző iparágakban
Kvantum GépTanulási Algoritmusok
- Kvantumalgoritmusok gép tanuláshoz: QML, variációs algoritmusok
- Kvantumprocesszorok használata AI-modellek tanításához
- Klasszikus AI és kvantum AI megközelítések összehasonlítása
Kihívások Hybrid AI-Kvantumrendszerekben
- Zaj és hibajavítás kezelése kvantumrendszerekben
- Skálázhatóság és teljesítménykorlátok
- Klasszikus AI keretek integrálása
Kvantum AI Valós Világi Alkalmazásai
- Hybrid AI-kvantumrendszerek ipari esetei
- Pratikus implementációk kvantumszámítástechnikai platformokkal
- Kvantum AI potenciális áttörések kutatása
Kvantum AI Munkafolyamatok Optimalizálása
- Klasszikus-kvantum munkafolyamatok kezelése
- Erőforráshasználat maximalizálása kvantum AI rendszerekben
- Kvantum AI integrálása klasszikus AI infrastruktúrákkal
Hybrid AI-Kvantumrendszerek Specifikus Alkalmazásokhoz
- Kvantum AI optimalizálási problémákhoz
- Alkalmazási példák gyógyszerkutatásban, pénzügyekben és logisztikában
- Kvantummegerősített erősítéses tanulás
Jövőbeli Trendek AI-ban és Kvantumszámítástechnikában
- Fejlődések a kvantumhardver és -szoftver területén
- Kvantum AI jövőbeli potenciálja különböző területeken
- Kutatási és fejlesztési lehetőségek a kvantum AI-ban
Összegzés és Következő Lépések
Követelmények
- Haladó ismeretek az AI és a gépi tanulás területéről
- Ismeret a kvantumszámítógép-elvről
- Algoritmusfejlesztés és modellképzési tapasztalat
Audience
- AI kutatók
- Kvantumszámítógép-szakértők
- Adat tudósok és gépi tanulás mérnökök
Vélemények (1)
A képző kvantum számítógépes algoritmusai és azok kapcsán tartozó elméleti háttér isménylésével kitűnő. Külön kiemelni szeretném, hogy pontosan tudta megfogalmazni, amikor a bemutatott anyaggal küszködtem, és időt és támogatást szánt az értesítésnek - ez nagyon hasznos és kedvező volt! A virtuális beállítás a Zoommal is tökéletesen működött, valamint a képzési munkamenetek és szünetek rendezése. Sok anyagot/elméletet kellett lefedi 2 nap alatt, ezért a képző jól alkalmazta az anyag mennyiségét a témák megértésével kapcsolatos előrehaladáshoz. Talán abszolút kezdők számára 3 napra tervezni jobb lenne, hogy lefedje az agendában említett összes anyagot és tartalmat. Nagyon tetszett a képző rugalmassága a képzési téma specifikus kérdéseimet megválaszolni, még szünet után is további magyarázattal, ha szükséges volt. Újra nagy köszönet a munkamenetekért! Jól megcsinálva!
Giorgi Ediberidze
Kurzus - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Gépi fordítás