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Schulungsübersicht
Einführung in hybride KI-Quanten-Systeme
- Überblick über Quantencomputing-Prinzipien
- Kernkomponenten von hybriden KI-Quanten-Systemen
- Anwendungen von Quanten-KI in verschiedenen Branchen
Algorithmen des quantenbasierten maschinellen Lernens
- Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen: QML, Variationsalgorithmen
- Training von KI-Modellen mit Quantenprozessoren
- Vergleich klassischer KI-Ansätze vs. quantenbasierter Ansätze
Herausforderungen bei hybriden KI-Quanten-Systemen
- Umgang mit Rauschen und Fehlerkorrektur in Quantensystemen
- Skalierbarkeits- und Leistungsgrenzen
- Sicherstellung der Integration mit klassischen KI-Frameworks
Reale Anwendungen von Quanten-KI
- Fallstudien zu hybriden KI-Quanten-Systemen in der Industrie
- Praktische Implementierungen mit Quantencomputing-Plattformen
- Erforschung potenzieller Durchbrüche in der Quanten-KI
Optimierung von Quanten-KI-Workflows
- Verwaltung hybrider klassisch-quantenbasierter Workflows
- Maximierung der Ressourcennutzung in quantenbasierten KI-Systemen
- Integration von Quanten-KI mit klassischer KI-Infrastruktur
Hybride KI-Quanten-Systeme für spezifische Anwendungsfälle
- Quanten-KI für Optimierungsprobleme
- Anwendungsfälle in der Arzneimittelentwicklung, Finanzwesen und Logistik
- Quantenverstärktes Verstärkungslernen (Reinforcement Learning)
Zukunftstrends in KI und Quantencomputing
- Fortschritte in der Hardware und Software des Quantencomputings
- Potenzielle zukünftige Einsatzmöglichkeiten von Quanten-KI in verschiedenen Bereichen
- Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung im Bereich der Quanten-KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittenes Wissen über KI und maschinelles Lernen
- Vertrautheit mit den Prinzipien des Quantencomputings
- Erfahrung in der Algorithmenentwicklung und Modelltrainierung
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Spezialisten für Quantencomputing
- Data Scientists und ML-Ingenieure
21 Stunden