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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