Đề cương khóa học

Giới thiệu về Hệ thống AI-Lượng tử Lai

  • Tổng quan về các nguyên tắc tính toán lượng tử
  • Các thành phần chính của hệ thống AI-lượng tử lai
  • Ứng dụng của AI lượng tử trong các ngành công nghiệp

Thuật toán Lượng tử Machine Learning

  • Thuật toán lượng tử cho học máy: QML, thuật toán biến phân
  • Huấn luyện mô hình AI bằng bộ xử lý lượng tử
  • So sánh AI cổ điển so với phương pháp tiếp cận AI lượng tử

Thách thức trong Hệ thống AI-Lượng tử Lai

  • Xử lý nhiễu và sửa lỗi trong hệ thống lượng tử
  • Scala Khả năng và giới hạn hiệu suất
  • Đảm bảo tích hợp với các khung AI cổ điển

Ứng dụng Thực tế của AI Lượng tử

  • Nghiên cứu điển hình về hệ thống AI-lượng tử lai trong ngành công nghiệp
  • Triển khai thực tế với các nền tảng tính toán lượng tử
  • Khám phá những đột phá tiềm năng trong AI lượng tử

Tối ưu hóa Quy trình làm việc AI Lượng tử

  • Quản lý quy trình làm việc cổ điển-lượng tử lai
  • Tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên trong hệ thống AI lượng tử
  • Tích hợp AI lượng tử với cơ sở hạ tầng AI cổ điển

Hệ thống AI-Lượng tử Lai cho các Use Case cụ thể

  • AI lượng tử cho các bài toán tối ưu hóa
  • Các trường hợp sử dụng trong khám phá thuốc, tài chính và hậu cần
  • Học tăng cường được tăng cường lượng tử

Xu hướng Tương lai trong AI và Quantum Computing

  • Tiến bộ trong phần cứng và phần mềm lượng tử
  • Tiềm năng tương lai của AI lượng tử trong các lĩnh vực khác nhau
  • Cơ hội nghiên cứu và phát triển trong AI lượng tử

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Kiến thức nâng cao về AI và học máy
  • Làm quen với các nguyên tắc tính toán lượng tử
  • Kinh nghiệm phát triển thuật toán và huấn luyện mô hình

Đối tượng

  • Các nhà nghiên cứu AI
  • Chuyên gia tính toán lượng tử
  • Nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories