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課程簡介
混合AI-量子系統簡介
- 量子計算原理概述。
- 混合AI-量子系統的關鍵組件。
- 量子AI在各行業的應用。
量子機器學習算法
- 量子機器學習算法:QML、變分算法。
- 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-量子系統中的挑戰
- 處理量子系統中的噪聲和糾錯。
- 可擴展性和性能限制。
- 確保與經典AI框架的集成。
量子AI的實際應用
- 行業中的混合AI-量子系統案例研究。
- 使用量子計算平臺的實際實現。
- 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。
- 將量子AI與經典AI基礎設施集成。
針對特定用例的混合AI-量子系統
- 量子AI在優化問題中的應用。
- 在藥物發現、金融和物流中的用例。
- 量子增強的強化學習。
AI與量子計算的未來趨勢
- 量子硬件和軟件的進展。
- 量子AI在各領域的未來潛力。
- 量子AI研究與開發的機會。
總結與下一步
最低要求
- 具備AI和機器學習的高級知識。
- 熟悉量子計算原理。
- 具備算法開發和模型訓練的經驗。
受衆
- AI研究員。
- 量子計算專家。
- 數據科學家和機器學習工程師。
21 時間:
客戶評論 (1)
培訓師在量子計算算法和相關理論背景方面的專業知識非常出色。我特別想強調他能夠準確察覺我在理解材料時遇到的困難,併爲我提供了時間和支持,讓我真正理解主題,這非常棒且非常有益!使用Zoom的虛擬設置非常順利,培訓課程和休息時間的安排也很合理。在“僅”2天的時間內涵蓋了大量材料/理論,因此培訓師根據我對主題的理解進度,很好地調整了內容的量。也許爲絕對初學者規劃3天的時間會更好,以便涵蓋議程中列出的所有材料和內容。我非常喜歡培訓師在回答我對培訓主題的具體問題時的靈活性,甚至在必要時在休息後回來提供更多解釋。再次非常感謝這些課程!做得很好!
Giorgi Ediberidze
課程 - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
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