課程簡介

混合AI-量子系統簡介

  • 量子計算原理概述。
  • 混合AI-量子系統的關鍵組件。
  • 量子AI在各行業的應用。

量子機器學習算法

  • 量子機器學習算法:QML、變分算法。
  • 使用量子處理器訓練AI模型。
  • 經典AI與量子AI方法的比較。

混合AI-量子系統中的挑戰

  • 處理量子系統中的噪聲和糾錯。
  • 可擴展性和性能限制。
  • 確保與經典AI框架的集成。

量子AI的實際應用

  • 行業中的混合AI-量子系統案例研究。
  • 使用量子計算平臺的實際實現。
  • 探索量子AI的潛在突破。

優化量子AI工作流程

  • 管理混合經典-量子工作流程。
  • 最大化量子AI系統的資源利用率。
  • 將量子AI與經典AI基礎設施集成。

針對特定用例的混合AI-量子系統

  • 量子AI在優化問題中的應用。
  • 在藥物發現、金融和物流中的用例。
  • 量子增強的強化學習。

AI與量子計算的未來趨勢

  • 量子硬件和軟件的進展。
  • 量子AI在各領域的未來潛力。
  • 量子AI研究與開發的機會。

總結與下一步

最低要求

  • 具備AI和機器學習的高級知識。
  • 熟悉量子計算原理。
  • 具備算法開發和模型訓練的經驗。

受衆

  • AI研究員。
  • 量子計算專家。
  • 數據科學家和機器學習工程師。
 21 時間:

客戶評論 (1)

課程分類