コース概要

ハイブリッドAI-量子システムの概要

  • 量子コンピューティングの原則の概観
  • ハイブリッドAI-量子システムの主要な構成要素
  • 産業における量子AIの応用

量子機械学習アルゴリズム

  • 機械学習用量子アルゴリズム:QML、変分アルゴリズム
  • 量子プロセッサを使用したAIモデルのトレーニング
  • 古典的なAIと量子AIアプローチの比較

ハイブリッドAI-量子システムにおける課題

  • 量子システムでのノイズ処理とエラーコレクション
  • スケーラビリティとパフォーマンスの制限
  • 古典的なAIフレームワークとの統合の確保

量子AIの実際の応用例

  • 産業におけるハイブリッドAI-量子システムの事例研究
  • 量子コンピューティングプラットフォームでの実践的な実装
  • 量子AIにおける潜在的なブレイクスルーの探求

量子AIワークフローの最適化

  • 古典的-量子ハイブリッドワークフローの管理
  • 量子AIシステムでのリソース利用の最大化
  • 量子AIと古典的なAIインフラストラクチャの統合

特定用途向けのハイブリッドAI-量子システム

  • 最適化問題のための量子AI
  • 薬物発見、金融、物流におけるユースケース
  • 量子強化学習

AIと量子コンピューティングの将来動向

  • 量子ハードウェアとソフトウェアの進歩
  • さまざまな分野での量子AIの将来の可能性
  • 量子AIに関する研究開発の機会

要約と次なるステップ

要求

  • AIと機械学習の高度な知識
  • 量子コンピューティングの原則に関する理解
  • アルゴリズム開発とモデルトレーニングの経験

対象者

  • AI研究者
  • 量子コンピューティング専門家
  • データサイエンティストと機械学習エンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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