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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-量子系统中的挑战
- 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
- 行业中的混合AI-量子系统案例研究。
- 使用量子计算平台的实际实现。
- 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。
- 将量子AI与经典AI基础设施集成。
针对特定用例的混合AI-量子系统
- 量子AI在优化问题中的应用。
- 在药物发现、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在各领域的未来潜力。
- 量子AI研究与开发的机会。
总结与下一步
要求
- 具备AI和机器学习的高级知识。
- 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)
培训师在量子计算算法和相关理论背景方面的专业知识非常出色。我特别想强调他能够准确察觉我在理解材料时遇到的困难,并为我提供了时间和支持,让我真正理解主题,这非常棒且非常有益!使用Zoom的虚拟设置非常顺利,培训课程和休息时间的安排也很合理。在“仅”2天的时间内涵盖了大量材料/理论,因此培训师根据我对主题的理解进度,很好地调整了内容的量。也许为绝对初学者规划3天的时间会更好,以便涵盖议程中列出的所有材料和内容。我非常喜欢培训师在回答我对培训主题的具体问题时的灵活性,甚至在必要时在休息后回来提供更多解释。再次非常感谢这些课程!做得很好!
Giorgi Ediberidze
课程 - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
机器翻译