Plan du cours
Introduction aux systèmes hybrides IA-Quantum
- Aperçu des principes de l'informatique quantique
- Composants clés des systèmes hybrides IA-quantique
- Applications de l'IA quantique dans tous les secteurs d'activité
Algorithmes quantiques Machine Learning
- Algorithmes quantiques pour l'apprentissage automatique : QML, algorithmes variationnels
- Formation de modèles d'IA à l'aide de processeurs quantiques
- Comparaison des approches de l'IA classique et de l'IA quantique
Défis liés aux systèmes hybrides IA-Quantique
- Gestion du bruit et correction des erreurs dans les systèmes quantiques
- [Limitations de la capacité et des performances
- Assurer l'intégration avec les cadres de l'IA classique
Applications de l'IA quantique dans le monde réel
- Études de cas de systèmes hybrides IA-quantique dans l'industrie
- Mises en œuvre pratiques avec des plateformes d'informatique quantique
- Explorer les percées potentielles de l'IA quantique
Optimisation des flux de travail de l'IA quantique
- Gestion des flux de travail hybrides classiques-quantiques
- Maximiser l'utilisation des ressources dans les systèmes d'IA quantique
- Intégration de l'IA quantique aux infrastructures d'IA classique
Systèmes hybrides d'IA quantique pour des Use Case spécifiques
- IA quantique pour les problèmes d'optimisation
- Cas d'utilisation dans la découverte de médicaments, la finance et la logistique
- Apprentissage par renforcement amélioré par les quanta
Tendances futures en matière d'IA et de Quantum Computing
- Progrès du matériel et des logiciels quantiques
- Potentiel futur de l'IA quantique dans divers domaines
- Possibilités de recherche et de développement dans le domaine de l'IA quantique
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance avancée de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les principes de l'informatique quantique
- Expérience dans le développement d'algorithmes et la formation de modèles
Public
- Chercheurs en IA
- Spécialistes de l'informatique quantique
- Scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique
Nos clients témoignent (1)
Les connaissances en algorithmes de calcul quantique et leur fondement théorique du formateur sont excellentes. En particulier, je voudrais souligner sa capacité à détecter exactement quand j'avais des difficultés avec le matériel présenté, et il a fourni du temps et du soutien pour que je comprenne vraiment le sujet - c'était génial et très bénéfique ! La configuration virtuelle avec Zoom s'est très bien déroulée, tout comme les arrangements concernant la séquence des sessions de formation et des pauses. Il y avait beaucoup de matériel/théorie à couvrir en seulement 2 jours, donc le formateur a ajusté parfaitement la quantité en fonction du rythme de ma compréhension des sujets. Peut-être que prévoir 3 jours pour les débutants absolus serait mieux pour couvrir tout le matériel et le contenu énumérés dans l'ordre du jour. J'ai beaucoup apprécié la flexibilité du formateur pour répondre à mes questions spécifiques sur les sujets de formation, y compris en revenant après les pauses avec plus d'explications si nécessaire. Encore un grand merci pour ces sessions ! Très bien fait !
Giorgi Ediberidze
Formation - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Traduction automatique