План на курса

Въведение в хибридни AI-куантови системи

  • Обзор на принципите на куантовите изчисления
  • Основни компоненти на хибридни AI-куантови системи
  • Приложения на куантова AI в различни отрасли

Куантови алгоритми за машинно обучение

  • Куантови алгоритми за машинно обучение: QML, вариационни алгоритми
  • Обучение на AI модели с помощта на куантови процесори
  • Сравнение на класически AI vs. куантови AI подходи

Проблеми в хибридни AI-куантови системи

  • Обработка на шум и грешки в куантовите системи
  • Ограничения на масштабируемостта и производителността
  • Осигуряване на интеграция с класически AI рамки

Реални приложения на куантова AI

  • Примерни изследвания на хибридни AI-куантови системи в индустрията
  • Практични имплементации с куантови платформи за изчисления
  • Изследване на потенциални пробиви в куантова AI

Оптимизация на куантови AI работни процеси

  • Управление на хибридни класически-куантови работни процеси
  • Максимизиране на използването на ресурси в куантови AI системи
  • Интеграция на куантова AI с класически AI инфраструктури

Хибридни AI-куантови системи за специфични случаи на употреба

  • Куантова AI за проблеми на оптимизация
  • Примери за употреба в откриването на лекарства, финанси и логистика
  • Куантово усилена подкрепяща обука

Будущи тенденции в AI и куантови изчисления

  • Напредъци в куантово оборудване и софтуер
  • Будущ потенциал на куантова AI в различни области
  • Оportunности за изследвания и развитие в куантова AI

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Продължителни познания в областта на изкуствен интелигент и машинно обучение
  • Знание на принципите на квантовото изчисление
  • Опит в разработката на алгоритми и обучение на модели

Целева аудитория

  • Изследователи в областта на изкуствен интелигент
  • Специалисти по квантово изчисление
  • Специалисти по данни и инженери на машинно обучение
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории