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Schulungsübersicht
Einführung in Hybrid AI-Quantum Systeme
- Übersicht über Prinzipien der Quantenrechnung
- Schlüsselkomponenten von Hybrid AI-Quantum Systemen
- Anwendungen von quantenbasiertem KI in verschiedenen Branchen
Quantenmaschinelles Lernen-Algorithmen
- Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen: QML, Variationsalgorithmen
- Training von KI-Modellen unter Verwendung von Quantenprozessoren
- Vergleich klassischer AI mit quantenbasierten Ansätzen
Herausforderungen in Hybrid AI-Quantum Systemen
- Umgang mit Rauschen und Fehlerkorrektur in Quantensystemen
- Skalierbarkeit und Leistungsbeschränkungen
- Gewährleistung der Integration mit klassischen KI-Frameworks
Praktische Anwendungen von Quanten-KI
- Fallstudien von Hybrid AI-Quantum Systemen in der Industrie
- Praktische Implementierungen mit Quantenrechnungsplattformen
- Erforschung möglicher Durchbrüche im Bereich Quanten-KI
Optimierung von Quantum AI Workflows
- Verwaltung von Hybrid klassisch-quanten Workflows
- Maximierung der Ressourcennutzung in Quanten-KI Systemen
- Integration von Quantum AI mit klassischen KI-Infrastrukturen
Hybrid AI-Quantum Systeme für spezifische Anwendungsfälle
- Quanten-KI für Optimierungsprobleme
- Anwendungsfälle in der Arzneimittelforschung, Finanzdienstleistungen und Logistik
- Quantenverbesserter Reinforcement Learning
Zukünftige Trends bei KI und Quantenrechnung
- Fortschritte in Quantenhart- und Software
- Zukünftiges Potenzial von Quantum AI in verschiedenen Bereichen
- Chancen für Forschung und Entwicklung im Bereich Quantum AI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit den Prinzipien des Quantenrechnens
- Erfahrung im Entwickeln von Algorithmen und Modellausbildung
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Spezialisten für Quantenrechnen
- Datenwissenschaftler und maschinenlehrbasierte Ingenieure
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Die Kenntnisse des Trainers in Bezug auf Quantencomputing-Algorithmen und die dazugehörige theoretische Hintergrundwissen sind ausgezeichnet. Insbesondere möchte ich seine Fähigkeit hervorheben, genau zu erkennen, wann ich Schwierigkeiten mit dem präsentierten Material hatte, und er bot mir Zeit und Unterstützung an, um das Thema wirklich zu verstehen - das war großartig und sehr vorteilhaft! Die virtuelle Umgebung mit Zoom funktionierte sehr gut, ebenso wie die Abstimmungen bezüglich der Trainingszeiten und der Pausenfolge. Es war einiges Material/Theorie in nur 2 Tagen zu bewältigen, weshalb der Trainer den Umfang entsprechend meinem Verständnis der Themen angepasst hat. Vielleicht wäre es für absolute Anfänger besser, drei Tage zu planen, um das gesamte im Programm genannte Material und die Inhalte abzudecken. Ich schätzte sehr die Flexibilität des Trainers bei der Beantwortung meiner speziellen Fragen zum Trainingsinhalt, sogar mit zusätzlichen Erklärungen nach den Pausen, falls erforderlich. Noch einmal vielen Dank für die Sitzungen! Gut gemacht!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maschinelle Übersetzung
