Návrh Školení

Úvod do Hybridních AI-Kvantových Systémů

  • Přehled principů kvantového výpočetního procesu
  • Klíčové složky hybridních AI-kvantových systémů
  • Aplikace kvantového AI ve různých odvětvích

Algoritmy Kvantového Machine Learningu

  • Kvantové algoritmy pro machine learning: QML, variacionální algoritmy
  • Trénování AI modelů pomocí kvantových procesorů
  • Porovnání klasických AI metod s kvantovými AI přístupy

Výzvy v Hybridních AI-Kvantových Systémech

  • Zvládání šumu a opravy chyb ve kvantových systémech
  • Skalovatelnost a omezující faktory výkonu
  • Ujistit se o integraci s klasickými AI rámci

Praktické Aplikace Kvantového AI

  • Případové studie hybridních AI-kvantových systémů v praxi
  • Praktická implementace pomocí kvantových výpočetních platform
  • Průzkum potenciálních přelomových pokroků ve kvantovém AI

Optimalizace Pracovních Postupů Kvantového AI

  • Správa hybridních klasicko-kvantových pracovních postupů
  • Maximální využití zdrojů ve systémech kvantového AI
  • Integrace kvantového AI s klasickými AI infrastrukturami

Hybridní AI-Kvantové Systémy Pro Konkrétní Případové Použití

  • Kvantové AI pro optimalizační problémy
  • Případová použití v objevu léků, finančním sektoru a logistice
  • Zvýšené kvantové zlepšení reforčního učení

Budoucí Trends v AI a Kvantovém Výpočetním Procesu

  • Pokroky ve kvantové hardware a softwaru
  • Budoucí potenciál kvantového AI v různých oblastech
  • Možnosti pro badatelský rozvoj v kvantovém AI

Shrnutí a Další Kroky

Požadavky

  • Pokročilé znalosti v oblasti AI a strojového učení
  • Znalost základů kvantového výpočtění
  • Zkušenosti s vývojem algoritmů a tréninkem modelů

Cílová skupina

  • Výzkumníci ve fieldu AI
  • Odborníci na kvantové výpočty
  • Datoví vědci a inženýři strojového učení
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (1)

Upcoming Courses

Související kategorie