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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 Quantenalgorithmen und der dazugehörigen theoretischen Grundlagen waren ausgezeichnet. Besonders hervorheben möchte ich seine Fähigkeit, genau zu erkennen, wenn ich Schwierigkeiten mit dem vorgestellten Material hatte. Er bot mir dann Zeit und Unterstützung an, um das Thema wirklich zu verstehen – das war großartig und sehr nützlich! Die virtuelle Setup mit Zoom funktionierte hervorragend, ebenso wie die Absprachen bezüglich der Trainingszeiten und Pausen. Es war viel Material/Theorie in nur 2 Tagen abzudecken, weshalb der Trainer den Umfang anhand meines Verständnisfortschritts gut angepasst hat. Vielleicht wäre es besser, für absolute Anfänger 3 Tage zu planen, um alle im Agenda aufgeführten Inhalte abzudecken. Ich schätzte sehr die Flexibilität des Trainers, meine spezifischen Fragen zum Trainingsinhalt zu beantworten und sogar nach den Pausen mit weiteren Erklärungen zurückzukommen, falls erforderlich. Ein großes Dankeschön noch einmal für die Sitzungen! Gut gemacht!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maschinelle Übersetzung
