AI in Quantum Computing: Future of Hybrid AI-Quantum Systems

• AI 和机器学习的高级知识
• 熟悉量子计算原理
• 演演算法开发和模型训练经验

观众

• AI 研究人员
• 量子计算专家
• 数据科学家和机器学习工程师

Quantum Computing 中的 AI 是经典 AI 技术与量子计算的结合，用于解决复杂问题。本课程探讨了混合 AI 量子系统如何提高各个行业的计算效率、可扩展性和性能。参与者将了解超越传统 AI 的高级演算法、量子机器学习和实际应用。

这种讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望利用量子计算增强 AI 功能的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解混合 AI 量子系统及其潜在应用。
• 实施量子机器学习演算法。
• 使用量子计算资源优化 AI 模型。
• 克服扩展和集成量子 AI 系统的挑战。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

混合 AI-Quantum 系统简介

• 量子计算原理概述
• 混合 AI 量子系统的关键元件
• 量子 AI 在各行各业的应用

Quantum Machine Learning 演算法

• 用于机器学习的量子演算法：QML，变分演算法
• 使用量子处理器训练 AI 模型
• 经典 AI 与量子 AI 方法的比较

混合 AI-Quantum 系统的挑战

• 处理量子系统中的杂讯和纠错
• Scala可用性和性能限制
• 确保与传统 AI 框架整合

Quantum AI 的实际应用

• 工业混合 AI 量子系统案例研究
• 量子计算平台的实际实施
• 探索量子 AI 的潜在突破

优化 Quantum AI 工作流

• 管理混合经典量子工作流
• 最大限度地提高量子 AI 系统中的资源利用率
• 量子 AI 与传统 AI 基础设施的整合

用于特定 Use Case 的混合 AI 量子系统

• 用于优化问题的 Quantum AI
• 药物发现、财务和物流领域的用例
• 量子增强强化学习

AI 和 Quantum Computing 的未来趋势

• 量子硬体和软体的进步
• 量子 AI 在各个领域的未来潜力
• 量子 AI 的研发机会

总结和后续步骤