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課程簡介

混合AI-量子系統介紹

  • 量子計算原理概述
  • 混合AI-量子系統的关键組成部分
  • 量子AI在各產業的應用

量子機器學習演算法

  • 用於機器學習的量子演算法:QML, 變分演算法
  • 使用量子處理器訓練AI模型
  • 經典AI與量子AI方法的比較

混合AI-量子系統的挑戰

  • 處理量子系統中的噪音與錯誤修正
  • 擴展性與效能限制
  • 確保與經典AI框架的整合

量子AI的實際應用

  • 產業中混合AI-量子系統的案例研究
  • 使用量子計算平台的實作
  • 探索量子AI的潛在突破

優化量子AI工作流程

  • 管理混合經典-量子工作流程
  • 最大化量子AI系統的資源利用率
  • 量子AI與經典AI基礎設施的整合

特定應用案例的混合AI-量子系統

  • 用於最佳化問題的量子AI
  • 藥物發現、金融與物流領域的用例
  • 量子增強強化學習

AI與量子計算的未來趨勢

  • 量子硬體與軟體的進展
  • 量子AI在各領域的未來潛力
  • 量子AI研發的機會

總結與後續步驟

最低要求

  • AI與機器學習的高階知識
  • 熟悉量子計算原理
  • 演算法開發與模型訓練經驗

受眾

  • AI研究人員
  • 量子計算專家
  • 數據科學家與機器學習工程師
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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