Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a hibrid AI-kvantumrendszerekbe
- A kvantumszámítási elvek áttekintése
- A hibrid AI-kvantum rendszerek kulcselemei
- A kvantum AI alkalmazásai az iparágakban
Kvantum Machine Learning algoritmusok
- Kvantumalgoritmusok gépi tanuláshoz: QML, variációs algoritmusok
- AI modellek betanítása kvantumprocesszorokkal
- A klasszikus mesterséges intelligencia és a kvantum AI megközelítések összehasonlítása
Kihívások a hibrid AI-kvantumrendszerekben
- Zaj- és hibajavítás kezelése kvantumrendszerekben
- Scalaképességi és teljesítménykorlátozások
- A klasszikus AI keretrendszerekkel való integráció biztosítása
A Quantum AI valós alkalmazásai
- Esettanulmányok hibrid AI-kvantum rendszerekről az iparban
- Gyakorlati megvalósítások kvantumszámítási platformokkal
- A kvantum AI lehetséges áttöréseinek feltárása
A Quantum AI munkafolyamatok optimalizálása
- Hibrid klasszikus-kvantum munkafolyamatok kezelése
- Az erőforrás-kihasználás maximalizálása a kvantum AI rendszerekben
- A kvantum AI integrálása a klasszikus AI-infrastruktúrákkal
Hibrid AI-kvantumrendszerek meghatározott Use Case-ekhez
- Quantum AI optimalizálási problémákhoz
- Felhasználási esetek a gyógyszerkutatásban, a pénzügyekben és a logisztikában
- Kvantumalapú megerősítéses tanulás
A mesterséges intelligencia jövőbeli trendjei és Quantum Computing
- Fejlődés a kvantum hardver és szoftver terén
- A kvantum AI jövőbeli lehetőségei különböző területeken
- A kvantum AI kutatási és fejlesztési lehetőségei
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az AI és a gépi tanulás felsőfokú ismerete
- A kvantumszámítási elvek ismerete
- Algoritmusfejlesztésben és modellképzésben szerzett tapasztalat
Közönség
- AI kutatók
- Kvantumszámítástechnikai szakemberek
- Adattudósok és gépi tanulási mérnökök
21 Órák