課程簡介

混合 AI-Quantum 系統簡介

  • 量子計算原理概述
  • 混合 AI 量子系統的關鍵元件
  • 量子 AI 在各行各業的應用

Quantum Machine Learning 演算法

  • 用於機器學習的量子演算法:QML,變分演算法
  • 使用量子處理器訓練 AI 模型
  • 經典 AI 與量子 AI 方法的比較

混合 AI-Quantum 系統的挑戰

  • 處理量子系統中的雜訊和糾錯
  • Scala可用性和性能限制
  • 確保與傳統 AI 框架整合

Quantum AI 的實際應用

  • 工業混合 AI 量子系統案例研究
  • 量子計算平臺的實際實施
  • 探索量子 AI 的潛在突破

優化 Quantum AI 工作流

  • 管理混合經典量子工作流
  • 最大限度地提高量子 AI 系統中的資源利用率
  • 量子 AI 與傳統 AI 基礎設施的整合

用於特定 Use Case 的混合 AI 量子系統

  • 用於優化問題的 Quantum AI
  • 藥物發現、財務和物流領域的用例
  • 量子增強強化學習

AI 和 Quantum Computing 的未來趨勢

  • 量子硬體和軟體的進步
  • 量子 AI 在各個領域的未來潛力
  • 量子 AI 的研發機會

總結和後續步驟

最低要求

  • AI 和機器學習的高級知識
  • 熟悉量子計算原理
  • 演演算法開發和模型訓練經驗

觀眾

  • AI 研究人員
  • 量子計算專家
  • 數據科學家和機器學習工程師
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

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