Kurzusleírás

Bevezetés a hibrid AI-kvantum rendszerekbe

  • A kvantumszámítástechnika alapjainak áttekintése
  • A hibrid AI-kvantum rendszerek kulcsfontosságú összetevői
  • A kvantum AI alkalmazásai különböző iparágakban

Kvantum gépi tanulási algoritmusok

  • Kvantum algoritmusok a gépi tanulásban: QML, variációs algoritmusok
  • AI modellek képzése kvantumprocesszorokkal
  • Klasszikus AI és kvantum AI megközelítések összehasonlítása

Kihívások a hibrid AI-kvantum rendszerekben

  • Zajkezelés és hibajavítás kvantum rendszerekben
  • Skálázhatóság és teljesítmény korlátok
  • Integráció klasszikus AI keretrendszerekkel

A kvantum AI valós alkalmazásai

  • Esettanulmányok hibrid AI-kvantum rendszerekről az iparágban
  • Gyakorlati megvalósítások kvantumszámítástechnikai platformokon
  • A kvantum AI területén lehetséges áttörések feltárása

Kvantum AI munkafolyamatok optimalizálása

  • Hibrid klasszikus-kvantum munkafolyamatok kezelése
  • Erőforrások maximális kihasználása kvantum AI rendszerekben
  • Kvantum AI integrációja klasszikus AI infrastruktúrákkal

Hibrid AI-kvantum rendszerek specifikus használati esetekhez

  • Kvantum AI optimalizációs problémákhoz
  • Alkalmazási terülek a gyógyszerfejlesztésben, pénzügyekben és logisztikában
  • Kvantummal fokozott megerősítő tanulás

Jövőbeli trendek az AI és kvantumszámítástechnika területén

  • Fejlesztések a kvantum hardver és szoftver területén
  • A kvantum AI jövőbeli potenciálja különböző területeken
  • Kutatási és fejlesztési lehetőségek a kvantum AI területén

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Haladó szintű ismeretek a mesterséges intelligenciáról és a gépi tanulásról
  • Ismeretek a kvantumszámítástechnika alapelveiről
  • Tapasztalat algoritmusfejlesztésben és modellképzésben

Közönség

  • AI kutatók
  • Kvantumszámítástechnikai szakemberek
  • Adattudósok és gépi tanulási mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák