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Struttura del corso
Introduzione ai sistemi ibridi AI-Quantum
- Panoramica dei principi del calcolo quantistico
- Componenti chiave dei sistemi ibridi AI-quantistici
- Applicazioni dell'intelligenza artificiale quantistica in tutti i settori
Algoritmi quantistici Machine Learning
- Algoritmi quantistici per l'apprendimento automatico: QML, algoritmi variazionali
- Addestramento di modelli di intelligenza artificiale con processori quantistici
- Confronto tra l'IA classica e gli approcci dell'IA quantistica
Sfide nei sistemi ibridi AI-Quantum
- Gestione del rumore e della correzione degli errori nei sistemi quantistici
- ScalaLimitazioni di bilità e prestazioni
- Garantire l'integrazione con i framework di intelligenza artificiale classici
Applicazioni nel mondo reale dell'intelligenza artificiale quantistica
- Casi di studio di sistemi ibridi AI-quantistici nell'industria
- Implementazioni pratiche con piattaforme di calcolo quantistico
- Esplorare potenziali scoperte nell'IA quantistica
Ottimizzazione dei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale quantistica
- Gestione di flussi di lavoro ibridi classico-quantistico
- Massimizzare l'utilizzo delle risorse nei sistemi di intelligenza artificiale quantistica
- Integrazione dell'IA quantistica con le infrastrutture di IA classiche
Sistemi ibridi AI-Quantum per Use Case specifici
- Quantum AI per problemi di ottimizzazione
- Casi d'uso nella scoperta di farmaci, nella finanza e nella logistica
- Apprendimento per rinforzo potenziato quantisticamente
Tendenze future nell'intelligenza artificiale e Quantum Computing
- Progressi nell'hardware e nel software quantistico
- Potenziale futuro dell'IA quantistica in vari campi
- Opportunità di ricerca e sviluppo nell'IA quantistica
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza avanzata dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
- Familiarità con i principi del calcolo quantistico
- Esperienza nello sviluppo di algoritmi e nell'addestramento di modelli
Pubblico
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Specialisti dell'informatica quantistica
- Data scientist e ingegneri di machine learning
21 ore
Recensioni (1)
Quantum computing algorithms and related theoretical background know-how of the trainer is excellent. Especially I'd like to emphasize his ability to detect exactly when I was struggling with the material presented, and he provided time&support for me to really understand the topic - that was great and very beneficial! Virtual setup with Zoom worked out very well, as well as arrangements regarding training sessions and breaks sequences. It was a lot of material/theory to cover in "only" 2 days, wo the trainer had nicely adjusted the amount according to the progress related to my understanding of the topics. Maybe planning 3 days for absolute beginners would be better to cover all the material and content outlined in the agenda. I very much liked the flexibility of the trainer to answer my specific questions to the training topics, even additionally coming back after the breaks with more explanation in case neccessary. Big thank you again for the sessions! Well done!
