實用量子計算培訓

本課程爲講師指導的台灣（線上或線下）培訓，面向希望利用量子計算增強AI能力的高級專業人士。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解混合AI-量子系統及其潛在應用。
• 實現量子機器學習算法。
• 利用量子計算資源優化AI模型。
• 克服擴展和集成量子AI系統的挑戰。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Anaconda 生態系統在單一平臺中捕獲、管理和部署軟體包和數據分析工作流 的數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Anaconda 個元件和庫。
• 瞭解 Anaconda 的核心概念、功能和優勢。
• 使用 Anaconda Navigator 管理包、環境和頻道。
• 將 Conda、R 和 Python 包用於數據科學和機器學習。
• 瞭解管理多個數據環境的一些實際使用案例和技術。

概述

服务提供商(CSP)面临压力,以降低成本,最大限度地提高用户平均收入(ARPU),同时确保优秀的客户体验,但数据量仍在增长。 到2016年,全球移动数据流量将以78%的合并年增长率(CAGR)增长,每月达到10.8 exabytes。

与此同时,CSP正在产生大量的数据,包括呼叫细节记录(CDR),网络数据和客户数据。 充分利用这些数据的公司获得了竞争优势。 根据The Economist Intelligence Unit最近的一项调查,使用数据导向决策的公司享有5至6%的生产力增长。 然而,53%的公司只利用其有价值的数据的一半,其中四分之一的受访者指出,大量有用的数据正在失去。 数据量如此高,以至于手动分析是不可能的,而大多数遗产软件系统无法保持,导致有价值的数据被忽略或忽略。

使用高速可扩展的大数据软件,CSP 可以在更短的时间内挖掘所有数据,以便在更短的时间内做出更好的决策。 不同 Big Data 产品和技术提供一个终端软件平台,以收集,准备,分析和展示来自大数据的洞察力。 应用领域包括网络性能监测、欺诈检测、客户端检测和信用风险分析。 Big Data 分析产品规模处理数据的特拉比特,但这些工具的实施需要新的类型的基于云的数据库系统,如(3)或大规模平行计算处理器(KPU等)。

该课程工作在 Big Data BI for Telco 覆盖了所有新兴的领域,在这些领域,CSP 正在投资,以提高生产力,并打开新的业务收入流。 该课程将提供一个完整的360学位的视图 Big Data BI在Telco,以便决策者和管理人员可以有一个非常广泛和全面的概述的可能性 Big Data BI在Telco的生产力和收入收益。

课程目标

该课程的主要目标是引入4个领域的新(0)商业智能技术(9)(Marketing/销售、网络运营、金融运营和客户关系(4))。 学生将被介绍为如下:

• 引入 Big Data - 什么是 4Vs (容量,速度,多样性和可靠性) 在 Big Data - 从 Telco 视角的发行,提取和管理
• 如何分析与遗产数据分析不同
• 内部正当化 Big Data -Telco 视角
• 引入 Hadoop 生态系统 - 熟悉所有 Hadoop 工具,如 Hive, 猪, SPARC –什么时候和如何使用它们来解决 Big Data 问题
• 如何 Big Data 被提取到分析分析工具 - 如何 Business Analysis’s 可以通过集成 Hadoop 板块方法来减少数据收集和分析的疼痛点
• 基础介绍 Insight 分析、视觉分析和预测分析为 Telco
• 客户评估分析和如何评估分析可以在Telco案例研究中减少客户评估和客户不满
• 网络故障和服务故障分析来自网络 meta 数据和 IPDR
• 财务分析 - 欺诈、欺诈和从销售和运营数据中获得的ROI估计
• 客户收购问题 - 目标营销,客户分区和从销售数据中交叉销售
• 介绍和概述所有 Big Data 分析产品以及它们适合在 Telco 分析空间的位置
• 结论 - 如何采取一步一步的方法来引入 Big Data Business Intelligence 在您的组织

目标观众

• 网络运营,财务经理,CRM经理和Telco CIO办公室的顶级IT经理。
• Business 分析师在 Telco
• CFO办公室经理/分析师
• 运营经理
• QA管理员

在這個由 台灣 的講師指導式現場培訓中，參與者將在逐步開發針對 量子計算機的演算法時學習量子計算的基礎知識。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始創建量子電路。
• 使用門的原生對應項控制門的行為。
• 使用 Cirq 改進 quibit 不準確之處。
• 編寫並執行量子電路，以針對基於 NISQ 的量子計算機模擬器運行。

大數據是如此龐大和復雜的數據集，傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。大數據挑戰包括捕獲數據，數據存儲，數據分析，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢，更新和信息隱私。

本次由講師主導的台灣（線上或線下）培訓面向初學者，旨在幫助他們理解量子計算的基礎知識，探索Google Willow的功能，並學習如何開始量子編程。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解量子計算和量子比特（qubits）的原理。
• 探索Google Willow及其在量子糾錯方面的進展。
• 使用Qiskit編寫並運行基本的量子程序。
• 識別量子計算在現實世界中的應用。

這個由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望在 Data Science 中使用 Kaggle 學習和建立職業生涯的數據科學家和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據科學和機器學習。
• 探索數據分析。
• 瞭解 Kaggle 及其工作原理。

這種由 講師指導的 台灣 現場現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Modin 構建和實施並行計算的數據科學家和開發人員 Pandas 以加快數據分析速度。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境，開始使用 Modin 大規模開發 Pandas 工作流。
• 瞭解 Modin 的功能、架構和優勢。
• 瞭解 Modin、Dask 和 Ray 之間的區別。
• 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
• 實現整個 Pandas API 和函數。

ProjectQ 是一個基於 Python 的開源量子計算軟件框架，它允許用戶表達量子電路並將其翻譯爲多種後端量子硬件或模擬器。該框架支持高級優化、編譯器引擎和後端目標。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級開發者，旨在幫助他們理解並應用 ProjectQ 進行實際量子編程和後端翻譯。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 描述 ProjectQ 的架構和用途。
• 使用 ProjectQ 的 Python API 編寫量子電路。
• 使用 ProjectQ 的編譯器引擎和優化功能。
• 使用 ProjectQ 針對不同的量子後端或模擬器。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 動手編程練習和電路構建。
• 針對模擬器或硬件後端的即時實驗室實現。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望理解量子計算原理並將其應用於開發量子計算機算法的計算機科學家和工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解量子計算的基礎知識。
• 理解並將量子物理概念應用於計算方法。
• 爲量子計算機創建算法。
• 使用量子計算機高效解決計算問題。
• 將量子行爲整合到現有的計算模型中。
• 認識量子計算在其他技術進步中的潛力。

本次由講師指導的台灣（線上或線下）培訓面向初級到中級水平的AI專業人士和AI研究人員，旨在幫助他們理解量子AI的基礎知識及其潛在應用。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 掌握量子力學在量子計算中的基本原理。
• 理解量子算法的工作原理及其實現。
• 認識量子AI在革新各行業中的潛力。
• 開發一個基礎的量子機器學習模型。
• 評估量子AI的挑戰和倫理考量。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向初級到中級水平的業務和技術領導者，旨在幫助他們瞭解量子計算的基礎知識及其在密碼學、物流和金融建模等行業的潛在影響，並學習如何在其領域中應用量子計算。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解量子計算的基本原理，包括量子比特和量子糾纏。
• 識別量子計算在密碼學、物流和金融建模中的潛在應用。
• 瞭解量子技術的當前侷限性和未來發展。
• 掌握量子算法的基礎知識及其對業務挑戰的影響。

在這個由 台灣 的講師指導式現場培訓中，參與者將學習量子計算的基礎知識，並在逐步開發簡單的量子程式時 Q#。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Microsoft 的 Quantum 開發工具包。
• 瞭解量子計算背後的概念。
• 使用 Q#、Visual Studio 和本地量子計算模擬器構建、測試、執行量子程式並對其進行故障排除。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用IBM Quantum Experience創建、編輯和調用量子電路的計算機科學家。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始創建量子電路。
• 使用IBM Quantum Experience及其模擬器改進量子比特中的不準確性。
• 使用門的原生對應物控制門的行爲。
• 安排門事件的時間。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用RAPIDS構建GPU加速的數據管道、工作流和可視化的數據科學家和開發者，應用如XGBoost、cuML等機器學習算法。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，使用NVIDIA RAPIDS構建數據模型。
• 瞭解RAPIDS的特性、組件和優勢。
• 利用GPU加速端到端的數據和分析管道。
• 使用cuDF和Apache Arrow實現GPU加速的數據準備和ETL。
• 學習如何使用XGBoost和cuML算法執行機器學習任務。
• 使用cuXfilter和cuGraph構建數據可視化並執行圖分析。