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Schulungsübersicht
Einführung in hybride AI-Quantumssysteme
- Überblick über die Prinzipien der Quanteninformatik
- Schlüsselkomponenten von hybriden KI-Quanten-Systemen
- Branchenübergreifende Anwendungen von Quanten-KI
Quanten Machine Learning Algorithmen
- Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen: QML, Variationsalgorithmen
- Training von KI-Modellen mit Quantenprozessoren
- Vergleich von klassischer KI und Quanten-KI-Ansätzen
Herausforderungen in hybriden KI-Quanten-Systemen
- Umgang mit Rauschen und Fehlerkorrektur in Quantensystemen
- Scalability und Leistungseinschränkungen
- Sicherstellung der Integration mit klassischen KI-Systemen
Praktische Anwendungen von Quanten-KI
- Fallstudien zu hybriden KI-Quanten-Systemen in der Industrie
- Praktische Implementierungen mit Quantencomputerplattformen
- Erforschung potenzieller Durchbrüche in der Quanten-KI
Optimierung von Quantum AI Arbeitsabläufen
- Verwaltung hybrider klassisch-quantischer Arbeitsabläufe
- Maximierung der Ressourcennutzung in Quanten-KI-Systemen
- Integration von Quanten-KI mit klassischen KI-Infrastrukturen
Hybride KI-Quanten-Systeme für spezifische Use Cases
- Quanten-KI für Optimierungsprobleme
- Anwendungsfälle in der Arzneimittelforschung, im Finanzwesen und in der Logistik
- Quantengestütztes Verstärkungslernen
Zukünftige Trends in KI und Quantum Computing
- Fortschritte bei Quanten-Hardware und -Software
- Zukünftiges Potenzial von Quanten-KI in verschiedenen Bereichen
- Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung im Bereich der Quanten-KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit den Grundsätzen der Quanteninformatik
- Erfahrung mit der Entwicklung von Algorithmen und dem Training von Modellen
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Spezialisten für Quanteninformatik
- Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Die Kenntnisse des Trainers in Bezug auf Quantencomputing-Algorithmen und die dazugehörige theoretische Hintergrundwissen sind ausgezeichnet. Insbesondere möchte ich seine Fähigkeit hervorheben, genau zu erkennen, wann ich Schwierigkeiten mit dem präsentierten Material hatte, und er bot mir Zeit und Unterstützung an, um das Thema wirklich zu verstehen - das war großartig und sehr vorteilhaft! Die virtuelle Umgebung mit Zoom funktionierte sehr gut, ebenso wie die Abstimmungen bezüglich der Trainingszeiten und der Pausenfolge. Es war einiges Material/Theorie in nur 2 Tagen zu bewältigen, weshalb der Trainer den Umfang entsprechend meinem Verständnis der Themen angepasst hat. Vielleicht wäre es für absolute Anfänger besser, drei Tage zu planen, um das gesamte im Programm genannte Material und die Inhalte abzudecken. Ich schätzte sehr die Flexibilität des Trainers bei der Beantwortung meiner speziellen Fragen zum Trainingsinhalt, sogar mit zusätzlichen Erklärungen nach den Pausen, falls erforderlich. Noch einmal vielen Dank für die Sitzungen! Gut gemacht!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maschinelle Übersetzung
