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

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