Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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