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

• AI 和機器學習的高級知識
• 熟悉量子計算原理
• 演演算法開發和模型訓練經驗

觀眾

• AI 研究人員
• 量子計算專家
• 數據科學家和機器學習工程師

Quantum Computing 中的 AI 是經典 AI 技術與量子計算的結合，用於解決複雜問題。本課程探討了混合 AI 量子系統如何提高各個行業的計算效率、可擴展性和性能。參與者將瞭解超越傳統 AI 的高級演算法、量子機器學習和實際應用。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望利用量子計算增強 AI 功能的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解混合 AI 量子系統及其潛在應用。
• 實施量子機器學習演算法。
• 使用量子計算資源優化 AI 模型。
• 克服擴展和集成量子 AI 系統的挑戰。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

混合 AI-Quantum 系統簡介

• 量子計算原理概述
• 混合 AI 量子系統的關鍵元件
• 量子 AI 在各行各業的應用

Quantum Machine Learning 演算法

• 用於機器學習的量子演算法：QML，變分演算法
• 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-Quantum 系統的挑戰

• 處理量子系統中的雜訊和糾錯
• Scala可用性和性能限制
• 確保與傳統 AI 框架整合

Quantum AI 的實際應用

• 工業混合 AI 量子系統案例研究
• 量子計算平臺的實際實施
• 探索量子 AI 的潛在突破

優化 Quantum AI 工作流

• 管理混合經典量子工作流
• 最大限度地提高量子 AI 系統中的資源利用率
• 量子 AI 與傳統 AI 基礎設施的整合

用於特定 Use Case 的混合 AI 量子系統

• 用於優化問題的 Quantum AI
• 藥物發現、財務和物流領域的用例
• 量子增強強化學習

AI 和 Quantum Computing 的未來趨勢

• 量子硬體和軟體的進步
• 量子 AI 在各個領域的未來潛力
• 量子 AI 的研發機會

總結和後續步驟