课程大纲

混合AI-量子系统简介

  • 量子计算原理概述
  • 混合AI-量子系统的关键组件
  • 量子AI在各行业的应用

量子机器学习算法

  • 量子机器学习算法:QML、变分算法
  • 使用量子处理器训练AI模型
  • 经典AI与量子AI方法的比较

混合AI-量子系统的挑战

  • 处理量子系统中的噪声和纠错
  • 可扩展性和性能限制
  • 确保与经典AI框架的集成

量子AI的实际应用

  • 混合AI-量子系统在行业中的案例研究
  • 量子计算平台的实践应用
  • 探索量子AI的潜在突破

优化量子AI工作流程

  • 管理混合经典-量子工作流程
  • 最大化量子AI系统的资源利用率
  • 量子AI与经典AI基础设施的集成

混合AI-量子系统的特定用例

  • 量子AI在优化问题中的应用
  • 药物发现、金融和物流中的用例
  • 量子增强的强化学习

AI与量子计算的未来趋势

  • 量子硬件和软件的进展
  • 量子AI在各个领域的未来潜力
  • 量子AI研究与发展的机遇

总结与下一步

要求

  • 深入了解AI和机器学习
  • 熟悉量子计算原理
  • 具备算法开发和模型训练的经验

受众

  • AI研究员
  • 量子计算专家
  • 数据科学家和机器学习工程师
 21 小时

客户评论 (1)

即将举行的公开课程

课程分类