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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
お客様の声 (1)
量子コンピューティングのアルゴリズムとトレーナーが持つ理論的背景知識は優れています。特に、私が提示された教材で苦労しているときを正確に見抜き、理解するために時間とサポートを提供してくれた点を強調したいです。それは素晴らしいことで、とても有益でした! Zoomを使用したバーチャル環境も非常にうまく機能し、研修セッションや休憩のスケジュールに関する手配も問題ありませんでした。2日間でカバーする必要があった多くの資料・理論がありましたが、トレーナーは私の理解の進捗に応じて量を適切に調整してくれました。絶対の初心者には3日間計画を立てた方が良いかもしれません。議題に記載されているすべての教材と内容をカバーするためです。また、トレーナーが私の具体的な質問に柔軟に対応し、必要に応じて休憩後にも追加説明に戻ってきてくださった点も大変気に入りました。セッションに再び感謝します!よくできました!
Giorgi Ediberidze
コース - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
機械翻訳