Pratikus Kvanteszámítás Képzés

Ez a vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az olyan előrehaladott szakembereknek szól, akik azt szeretnék, hogy a kvantumszámítástechnika növelje az AI képességeit.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni a hibrid AI-kvantum rendszereket és potenciális alkalmazásaikat.
• Kvantumgépes tanítási algoritmusokat valósítani meg.
• AI modelleket optimalizálni kvantumszámítástechnikai erőforrásokkal.
• Tűrődjenek a kvantum AI rendszerek skálázási és integrációs kihívásaival.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a kvantumszámítás alapjait, miközben végighaladnak a kvantumszámítógépeket célzó algoritmusok fejlesztésén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a kvantumáramkörök létrehozásának megkezdéséhez.
• A kapu viselkedésének vezérlése a kapu natív megfelelőjének használatával.
• Javítsa a quibit-pontatlanságokat a Cirq használatával.
• Írjon és hajtson végre egy kvantumáramkört, amely egy NISQ alapú kvantumszámítógépes szimulátoron fut.

A nagy adat olyan adatkészletek, amelyek annyira terjedelmesek és összetettek, hogy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazásszoftverek nem megfelelőek ezek kezelésére. A nagy adat kihívások között szerepel az adatok rögzítése, az adatok tárolása, az adatok elemzése, a keresés, a megosztás, az átvitel, a megjelenítés, a lekérdezés, a frissítés és az adatvédelem.

Ez a tanárokkal vezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) kezdőknek szól, akik meg akarnak ismerni a kvantumszámítás alapelveit, meg akarnak ismerni a Google Willow képességeit, és megtanulni, hogyan kezdhetnek el a kvantumprogramozással.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a kvantumszámítás és a qubitok elveit.
• Megismerik a Google Willow-t és az előrelépéseit a kvantumhiba javítás terén.
• Írnak és futtatnak alapvető kvantumprogramokat a Qiskit segítségével.
• Felismernék a kvantumszámítás valós világbeli alkalmazásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

A ProjectQ egy nyílt forráskódú kvantum számítási szoftverkeret Pythonban, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kvantumszálakat fejlesszenek ki és fordítsanak át több különböző háttérazo kvantum hardverre vagy szimulátora. A keretrendszersz támogatja a haladó optimalizációt, fordítómotorokat és háttér-célzást.

Ez az interakcióban zajló, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztők számára készült, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni a ProjectQ-et praktikus kvantum programozásra és háttér-fordításra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megmagyarázni a ProjectQ architektúráját és céljait.
• Kvantumszálakat írni a ProjectQ Python API-jával.
• A ProjectQ fordítómotorainak és optimalizációinak használatát megszerzével.
• Többféle kvantum háttérre vagy szimulátora célzását elvégezni a ProjectQ segítségével.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Kézi kódolási gyakorlatok és szálalkotás.
• Élő laborimplementáció szimulátora vagy hardver háttérként történő célzásra.

Képzés testreszabási opciói

• Egyéni képzés kérése ehhez a tanfolyamhoz, lépjen kapcsolatba velünk az egyeztetésért.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) számítógép-tudósoknak és mérnököknek szól, akik meg akarják érteni a kvantumszámítástechnika alapelveit és felhasználni őket algoritmusfejlesztésre kvantumszámítógép-implementációkhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a kvantumszámítástechnika alapjait.
• Alkalmazni a kvantumfizika fogalmait számítástechnikai módszerekbe.
• Kvantumalgoritmusokat létrehozni.
• Hatékonyan megoldani számítástechnikai problémákat kvantumszámítógépekkel.
• Kvantumviselkedéseket integrálni létező számítástechnikai modellekbe.
• Felismerni a kvantumszámítástechnika potenciális szerepét más technológiák fejlesztésében.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy előadási formában) a kezdő és középfokú AI szakembereket és kutatókat célozza meg, akik meg szeretnék érteni a Quantum AI alapjait és potenciális alkalmazásait.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a kvantummechanika alapelveit, ahogyan a kvantumszámítástechnikához alkalmazódnak.
• Megismerni a kvantumalgoritmusok működését és implementációját.
• Felismerni a Quantum AI potenciálját különböző iparágak átalakításában.
• Fejleszteni egy alapvető kvantum gépi tanulási modell.
• Megítélni a Quantum AI kihívásait és etikai szempontokat.

Ez a tanfolyamvezető, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő és középszintű üzleti és technológiai vezetőknek szól, akik meg szeretnék érteni a kvantumszámítástechnika alapjait és potenciális hatását olyan iparágakra, mint a kriptográfia, logisztika és pénzügyi modellkészítés, valamint megtanulni, hogyan lehetne a kvantumszámítást alkalmazni a saját szektorukban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a kvantumszámítástechnika alapvető elveit, beleértve a qubitokat és a kvantumkapcsolatot.
• Megismerni a kvantumszámítástechnika potenciális alkalmazásait a kriptográfia, logisztika és pénzügyi modellkészítés területén.
• Betekintést nyerni a jelenlegi kvantumtechnológia korlátai és jövőbeli fejlesztései irányába.
• Megismerni a kvantumalgoritmusok alapjait és hatásukat az üzleti kihívásokra.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a kvantumszámítás alapjait és Q#, miközben egyszerű kvantumprogramok fejlesztésén haladnak keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Microsoft Quantum Development Kit-jét.
• Ismerje meg a kvantumszámítás mögött rejlő fogalmakat.
• Kvantumprogramok létrehozása, tesztelése, végrehajtása és hibaelhárítása az Q#, Visual Studio és egy helyi kvantumszámítógép-szimulátor segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azokkal a számítógépes szakemberekkel szól, akik IBM Quantum Experience segítségével szeretnék létrehozni, szerkeszteni és meghívni egy kvantumkörteket.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítására a kvantumkörtekek létrehozásához.
• Hibák javítására a quibitekben az IBM Quantum Experience és annak simulációi segítségével.
• Kapuk viselkedésének irányítására a kapuk saját megfelelőjének használatával.
• Kapuk eseményeinek időzítésére.

Ez az interaktív képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adataitudományosok és fejlesztők számára készült, akik GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatozásokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni a RAPIDS segítségével, alkalmazva gépi tanulási algoritmusokat, mint például az XGBoost-t és a cuML-ot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az adatmodellek készítéséhez szükséges fejlesztői környezetet a NVIDIA RAPIDS-szel.
• Megérteni a RAPIDS jellemzőit, összetevőit és előnyeit.
• A GPU-kat felhasználni az adat- és elemzőfolyamatok teljes folyamatának gyorsítására.
• Implementálni a GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t a cuDF-vel és az Apache Arrow-val.
• Megtanulni, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készíteni adatvizualizációkat és gráf elemzést a cuXfilter-ral és a cuGraph-ral.