Návrh Školení

Úvod do hybridních AI-kvantových systémů

  • Přehled principů kvantových výpočtů
  • Klíčové komponenty hybridních AI-kvantových systémů
  • Aplikace kvantové umělé inteligence napříč průmyslovými odvětvími

Kvantové Machine Learning Algoritmy

  • Kvantové algoritmy pro strojové učení: QML, variační algoritmy
  • Trénink modelů umělé inteligence pomocí kvantových procesorů
  • Srovnání klasických přístupů AI vs. kvantové AI

Výzvy v hybridních AI-kvantových systémech

  • Zvládání šumu a korekce chyb v kvantových systémech
  • Scalaomezení schopností a výkonu
  • Zajištění integrace s klasickými AI frameworky

Aplikace kvantové umělé inteligence v reálném světě

  • Případové studie hybridních AI-kvantových systémů v průmyslu
  • Praktické implementace s kvantovými výpočetními platformami
  • Zkoumání potenciálních průlomů v kvantové umělé inteligenci

Optimalizace pracovních postupů Quantum AI

  • Správa hybridních klasických-kvantových pracovních toků
  • Maximalizace využití zdrojů v kvantových systémech umělé inteligence
  • Integrace kvantové AI s klasickými AI infrastrukturami

Hybridní AI-kvantové systémy pro specifické Use Case

  • Kvantová AI pro optimalizační problémy
  • Případy použití při objevování drog, financích a logistice
  • Kvantově vylepšené posilovací učení

Budoucí trendy v AI a Quantum Computing

  • Pokroky v kvantovém hardwaru a softwaru
  • Budoucí potenciál kvantové umělé inteligence v různých oblastech
  • Příležitosti pro výzkum a vývoj v kvantové AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pokročilá znalost AI a strojového učení
  • Seznámení s principy kvantových výpočtů
  • Zkušenosti s vývojem algoritmů a trénováním modelů

Publikum

  • výzkumníci AI
  • Specialisté na kvantové počítače
  • Datoví vědci a inženýři strojového učení
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (1)

Upcoming Courses

Související kategorie