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
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák