Course Outline

Pengantar Sistem AI-Kuantum Hibrida

  • Tinjauan umum prinsip komputasi kuantum
  • Komponen utama sistem AI-kuantum hibrida
  • Aplikasi AI kuantum di berbagai industri

Algoritma Kuantum Machine Learning

  • Algoritma kuantum untuk pembelajaran mesin: QML, algoritma variasional
  • Melatih model AI menggunakan prosesor kuantum
  • Perbandingan pendekatan AI klasik vs. AI kuantum

Tantangan dalam Sistem AI-Kuantum Hibrida

  • Penanganan kebisingan dan koreksi kesalahan dalam sistem kuantum
  • ScalaKeterbatasan kemampuan dan kinerja
  • Memastikan integrasi dengan kerangka kerja AI klasik

Aplikasi AI Kuantum di Dunia Nyata

  • Studi kasus sistem AI-kuantum hibrida di industri
  • Implementasi praktis dengan platform komputasi kuantum
  • Menjelajahi potensi terobosan dalam AI kuantum

Mengoptimalkan Alur Kerja AI Kuantum

  • Mengelola alur kerja hibrida klasik-kuantum
  • Memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dalam sistem AI kuantum
  • Integrasi AI kuantum dengan infrastruktur AI klasik

Sistem AI-Kuantum Hibrida untuk Use Case Tertentu

  • AI kuantum untuk masalah optimasi
  • Kasus penggunaan dalam penemuan obat, keuangan, dan logistik
  • Pembelajaran penguatan yang ditingkatkan secara kuantum

Tren Masa Depan dalam AI dan Quantum Computing

  • Kemajuan dalam perangkat keras dan perangkat lunak kuantum
  • Potensi masa depan AI kuantum di berbagai bidang
  • Peluang untuk penelitian dan pengembangan dalam AI kuantum

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengetahuan tingkat lanjut tentang AI dan pembelajaran mesin
  • Keakraban dengan prinsip komputasi kuantum
  • Pengalaman dalam pengembangan algoritma dan pelatihan model

Hadirin

  • Peneliti AI
  • Spesialis komputasi kuantum
  • Ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories