Kursplan

Introduksjon til Hybrid AI-Quantum Systems

  • Oversikt over kvanteberegningsprinsipper
  • Nøkkelkomponenter i hybride AI-kvantesystemer
  • Anvendelser av kvante-AI på tvers av bransjer

Kvante Machine Learning Algoritmer

  • Kvantealgoritmer for maskinlæring: QML, variasjonsalgoritmer
  • Trening av AI-modeller ved hjelp av kvanteprosessorer
  • Sammenligning av klassisk AI vs kvante-AI-tilnærminger

Utfordringer i Hybrid AI-Quantum Systems

  • Håndtering av støy og feilretting i kvantesystemer
  • Scalaevne og ytelsesbegrensninger
  • Sikre integrasjon med klassiske AI-rammeverk

Real-World-applikasjoner av Quantum AI

  • Kasusstudier av hybride AI-kvantesystemer i industrien
  • Praktiske implementeringer med quantum computing-plattformer
  • Utforsker potensielle gjennombrudd innen kvante-AI

Optimalisering av Quantum AI-arbeidsflyter

  • Administrere hybrid klassisk-kvante arbeidsflyter
  • Maksimere ressursutnyttelse i kvante-AI-systemer
  • Integrasjon av kvante-AI med klassisk AI-infrastruktur

Hybride AI-kvantesystemer for spesifikke Use Cases

  • Quantum AI for optimaliseringsproblemer
  • Brukssaker innen legemiddeloppdagelse, økonomi og logistikk
  • Kvanteforbedret forsterkende læring

Fremtidige trender innen AI og Quantum Computing

  • Fremskritt innen kvantemaskinvare og programvare
  • Fremtidig potensial for kvante-AI på ulike felt
  • Muligheter for forskning og utvikling innen kvante-AI

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Avansert kunnskap om AI og maskinlæring
  • Kjennskap til kvanteberegningsprinsipper
  • Erfaring innen algoritmeutvikling og modelltrening

Publikum

  • AI-forskere
  • Spesialister på kvantedatabehandling
  • Dataforskere og maskinlæringsingeniører
 21 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories