Курс за обучение по Практическо изчислително обучение за квантови компютри

Това обучение с инструктор, провеждаемо на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на високо ниво, които искат да използват квантови изчисления за подобряване на възможностите на изкуствен интелигент.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират хибридни системи AI-куантов и техните потенциални приложения.
• Имплементират квантови алгоритми за машинно обучение.
• Оптимизират модели на изкуствен интелигент чрез ресурси за квантови изчисления.
• Преодоляват предизвикателства при масштабирането и интегрирането на системи за квантов изкуствен интелигент.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Anaconda компоненти и библиотеки.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Навигатор.
• Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
• Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.

Преглед

Communication доставчиците на услуги (CSP) се сблъскват с натиск, за да намалят разходите и да максимизират средния доход на потребител (ARPU), като същевременно осигуряват отличен клиентски опит, но обемите на данните продължават да растат. Глобален мобилен трафик на данни ще расте с комбиниран годишен темп на растеж (CAGR) от 78% до 2016 г., достигайки 10,8 екзабит на месец.

Междувременно CSPs генерират големи обеми данни, включително записи за подробности за обаждания (CDR), данни за мрежата и данни за клиентите. Компаниите, които напълно експлоатират тези данни, получават конкурентен ръб. Според неотдавнашно проучване на The Economist Intelligence Unit, компаниите, които използват вземане на решения, насочени към данни, получават 5-6% увеличение на производителността. Въпреки това 53% от компаниите използват само половината от ценните си данни, а една четвърт от анкетираните отбелязват, че огромни количества полезни данни са пропуснати. Обемът на данните е толкова висок, че ръчното анализиране е невъзможно и повечето софтуерни системи могат да се запазят, което води до пренебрегване или пренебрегване на ценни данни.

С Big Data & Analytics’ високоскоростен, скалиращ софтуер за големи данни, CSPs могат да минат всичките си данни за по-добро вземане на решения в по-малко време. Различни Big Data продукти и техники осигуряват крайно-на-крайната софтуерна платформа за събиране, подготовка, анализ и представяне на увид от големите данни. Областите на приложенията включват мониторинг на мрежовата ефективност, откриване на измами, откриване на клиентите и анализ на кредитния риск. Big Data & Продукти за анализ мащаб за обработка на терабити от данни, но изпълнението на такива инструменти изисква нов вид на база данни на облака система като Hadoop или масивен мащаб паралелен компютър процесор ( KPU и т.н.)

Този курс работи върху Big Data BI за Telco обхваща всички възникващи нови области, в които CSP инвестират за увеличаване на производителността и отваряне на нов бизнес поток на приходи. Курсът ще осигури пълен 360 градуса поглед върху Big Data BI в Telco, така че вземащите решения и мениджърите могат да имат много широк и цялостен преглед на възможностите на Big Data BI в Telco за производителност и печалби.

Цели на курса

Основната цел на курса е да се въведат нови Big Data бизнес интелигентни техники в 4 сектори на Telecom Business (Marketing / продажби, мрежови операции, финансови операции и взаимоотношения с клиентите Management). Студентите ще бъдат поканени да следват:

• Въведение в Big Data-което е 4Vs (обем, скорост, разнообразие и вертикалност) в Big Data- Генерация, екстракция и управление от перспектива на Telco
• Как Big Data анализът се различава от наследствения анализ на данните
• Вътрешно оправдание на Big Data -Telco перспектива
• Въведение в Hadoop Екосистема- запознаване с всички Hadoop инструменти като Hive, Pig, SPARC –кога и как те се използват за решаване на проблема Big Data
• Как Big Data е извлечен за анализ за аналитичен инструмент-как Business Analysis’s могат да намалят техните точки на болка на събиране и анализ на данни чрез интегриран Hadoop подход на таблата
• Основно въведение в анализа на Insight, анализа на визуализацията и прогнозната анализа за Telco
• Анализът на клиента и Big Data-как Big Data анализът могат да намалят недоволството на клиента и недоволството на клиента в изследванията на Telco-каса
• Анализ на мрежови неуспехи и сервизни неуспехи от мрежови метаданни и IPDR
• Финансов анализ - измама, измама и оценка на ROI от продажбите и оперативните данни
• Проблеми с закупуването на клиенти-Целена маркетинг, сегментация на клиентите и кръстопродажба от данни за продажбите
• Въведение и обобщение на всички Big Data аналитични продукти и къде се вписват в аналитичното пространство на Telco
• Заключение-как да се вземе стъпка по стъпка подход за въвеждане Big Data Business Intelligence в организацията си

Целенасочена аудитория

• Операция на мрежата, финансови мениджъри, CRM мениджъри и топ ИТ мениджъри в офиса на Telco CIO.
• Business Аналитикуващи в Telco
• Мениджъри / Аналитици на CFO
• Оперативни мениджъри
• КА мениджъри

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на квантовите компютри, докато преминават през разработването на алгоритми, насочени към квантовите компютри.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да създавате квантови вериги.
• Контролирайте поведението на портала, като използвате родния аналог на портала.
• Подобрете неточностите на quibit с помощта на Cirq.
• Напишете и изпълнете квантова схема, която да работи срещу базиран на NISQ квантов компютърен симулатор.

Големите данни са набори от данни, които са толкова обемни и сложни, че традиционният приложен софтуер за обработка на данни е неадекватен да се справи с тях. Предизвикателствата с големи данни включват улавяне на данни, съхранение на данни, анализ на данни, търсене, споделяне, трансфер, визуализация, заявки, актуализиране и поверителност на информацията.

Това обучение с инструктор, което се провежда в режиме на живо (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи участници, които искат да разберат основните принципи на квантовото компютърно изчисление, да разгледат възможностите на Google Willow и да научат как да започват с квантова програмиране.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат принципите на квантовото компютърно изчисление и кубитите.
• Разгледат Google Willow и неговите постижения в квантовата корекция на грешки.
• Напишат и изпълнят основни квантови програми, използвайки Qiskit.
• Идентифицират приложения на квантовото компютърно изчисление в реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете за науката за данните и машинното обучение.
• Разгледайте анализа на данни.
• Научете за Kaggle и как работи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
• Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
• Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.

ProjectQ е открито източно програмно обеспечение за квантни смятания на Python, което позволява потребителите да определят квантни кръгове и да ги превеждат в различен квантен хардуер или симулатор. Фреймворкът поддържа напреднали оптимизации, компилаторни двигатели и целен хардуер.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е предназначено за разработчици на средно ниво, които искат да разберат и да прилагат ProjectQ за практична квантна програмиране и превеждане на бекенд.

По завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Опишат архитектурата и целта на ProjectQ.
• Напишат квантни схеми, използвайки Python API на ProjectQ.
• Използват компилаторните двигатели и оптимизации на ProjectQ.
• Целени са различни кванти бекенди или симулатори, използвайки ProjectQ.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения по кодиране и създаване на кръгове.
• Реализация в живо, целен симулатор или хардуерни бекенди.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да го организираме.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначено за компютърни учени и инженери, които искат да разберат принципите зад квантовите изчисления и да ги използват при разработването на алгоритми за имплементация на квантови компютри.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на квантовите изчисления.
• Разберат и приложат концепции на квантова физика в компютърни методи.
• Създават алгоритми за квантови компютри.
• Решават компютърни проблеми ефективно с квантови компютри.
• Интегрират квантово поведение в съществуващи компютърни модели.
• Разпознават потенциала на квантовите изчисления в развитието на други технологии.

Този обучение с инструктор, проводимо живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти и изследователи в областта на изкуствения интелект с начално и средно ниво, които искат да разберат основните принципи на Квантов ИИ и неговите потенциални приложения.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разберат основните принципи на квантова механика, приложени към квантовите компютри.
• Разберат принципа на работа на квантовите алгоритми и техните имплементации.
• Разпознаят потенциала на Квантов ИИ да революционизира различни индустрии.
• Развият фундаментална квантова машинна модель за обучение.
• Оценят предизвикателствата и етичните разсъждения на Квантов ИИ.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за бизнес и технолози на начално и средно ниво, които искат да разберат основните принципи на квантовото изчисляване и възможното му въздействие върху индустрии като криптография, логистика и финансово моделиране, и да научат как квантовото изчисляване може да бъде приложено в техните сектори.

След края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на квантовото изчисляване, включително квантовите бити и квантовата впрегнатаст.
• Идентифицират потенциални приложения на квантовото изчисляване в криптографията, логистиката и финансовото моделиране.
• Набавят усещане за настоящите ограничения и бъдещите развития в квантовата технология.
• Разпознаят основните принципи на квантовите алгоритми и тяхното въздействие върху бизнес проблеми.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат основите на квантовите изчисления и Q# докато преминават през разработването на прости квантови програми.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Microsoft's Quantum Development Kit.
• Разберете концепциите зад квантовите изчисления.
• Изградете, тествайте, изпълнете и отстранете квантова програма, използвайки Q#, Visual Studio и локален симулатор за квантови изчисления.

Този курс, воден от инструктор, в България (онлайн или на място) е предназначен за компютърни учени, които желаят да създават, редактират и извикват квантов циркуит, използвайки IBM Quantum Experience.

До края на този курс участващите ще могат да:

• Настройват необходимата разработваща среда за начало на създаване на квантови циркуити.
• Упълномощват неточности в кубитите, използвайки IBM Quantum Experience и неговите симулации.
• Контролират поведението на портите, използвайки съответстващия им нативен аналог.
• Планират времето на събития на портите.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни и разработчици, които искат да използват RAPIDS за изграждане на ускорени с GPU потоци за данни, работи и визуализации, приложени алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка за изграждане на модели за данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберат характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използват GPU за ускоряване на потоци за данни и анализ.
• Въвеждат ускорени с GPU подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научат как да изпълняват задачи за машинно обучение с алгоритмите XGBoost и cuML.
• Създават визуализации на данни и изпълняват графичен анализ с cuXfilter и cuGraph.