Schița de curs

Introducere în Sistemele Hibride AI-Quantum

  • Panoramă asupra principiilor calculului cuantic
  • Componentele cheie ale sistemelor hibride AI-cuantice
  • Aplicațiile AI-cuantice în diferite industrii

Algoritmi de Aprendizaj Automat Cantic

  • Algoritmi cuantici pentru învățarea automată: QML, algoritmi variacionali
  • Antrenamentul modelelor AI folosind procesatoare cuantice
  • Comparativ dintre abordările clasic și cuantic ale AI

provocări în Sistemele Hibride AI-Quantum

  • Gestionarea zgomotului și corectarea erorilor în sisteme cuantice
  • Limitările de scalare și performanță
  • Asigurarea integrării cu cadrele AI clasice

Aplicațiile din Vida Real a AI-cuantice

  • Studii de caz ale sistemelor hibride AI-quantum în industrie
  • Implementări practice cu platforme de calcul cuantic
  • Explorarea potențialilor revoluționare ai AI-cuantice

Optimizarea Fluxurilor de Lucru AI-Cuantic

  • Gestionarea fluxurilor de lucru hibridi clasic-quantic
  • Maximizarea utilizării resurselor în sistemele AI-cuantice
  • Integrarea AI-cuantic cu infrastructurile AI clasice

Sisteme Hibride AI-Quantum pentru Cazuri de Utilizare Specifică

  • AI cuantic pentru probleme de optimizare
  • Use cases în descoperirea medicamentelor, finanțe și logistica
  • Învățarea recompensată îmbunătățită cuantic

Trenduri Viitoare în AI și Calcul Cuantic

  • Progrese în hardware-ul și software-ul cuantic
  • Potențialul viitor al AI-cuantice în diferite domenii
  • Oportunități pentru cercetare și dezvoltare în AI-cuantic

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoașterea avansată a Inteligenței Artificiale și a învățării automate
  • FAMILIARIZARE CU PRINCIPIILE CALCULUI CUANTIC
  • Experiența în dezvoltarea de algoritmi și antrenamentul modelului

Publicul-țintă

  • Cercetători AI
  • Specialistii de calcul cuantic
  • Științifici ai datelor și ingineri AI
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite