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

  • 混合AI-量子系統在行業中的案例研究
  • 量子計算平臺的實踐應用
  • 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基礎設施的集成

混合AI-量子系統的特定用例

  • 量子AI在優化問題中的應用
  • 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在各個領域的未來潛力
  • 量子AI研究與發展的機遇

總結與下一步

最低要求

  • 深入瞭解AI和機器學習
  • 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:

人數


每位參與者的報價

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