Eğitim İçeriği

Hybrid AI-Kuantum Sistemleri Giriş

  • Kuantum hesaplama ilkelerinin genel bir bakışı
  • Hybrid AI-kuantum sistemlerinin ana bileşenleri
  • Endüstrilerde kuantum AI'nin uygulamaları

Kuantum Makine Öğrenme Algoritmaları

  • Makine öğrenmesi için kuantum algoritmaları: QML, varyasyonel algoritmalar
  • Kuantum işlemcilerini kullanarak AI modellerinin eğitimi
  • Klasisik AI ve kuantum AI yaklaşımları arasındaki karşılaştırma

Hybrid AI-Kuantum Sistemlerinde Zorluklar

  • Kuantum sistemlerde gürültüyü ve hata düzeltmesini yönetme
  • Ölçeklenebilirlik ve performans sınırlamaları
  • Klasisik AI çerçevelerine entegrasyonun обеспaması

Kuantum AI'nin Gerçekteki Uygulamaları

  • Endüstride hybrid AI-kuantum sistemlerine ait durum çalışmaları
  • Kuantum hesaplama platformlarıyla pratik uygulamalar
  • Kuantum AI'de potansiyel atılımları keşfetme

Kuantum AI İş Akışlarının Optimizasyonu

  • Hybrid klasisik-kuantum iş akışlarını yönetme
  • Kuantum AI sistemlerinde kaynak kullanımını maksimize etme
  • Kuantum AI'nin klasisik AI altyapılarıyla entegrasyonu

Belirli Kullanım Durumları İçin Hybrid AI-Kuantum Sistemleri

  • Optimizasyon sorunları için kuantum AI
  • ilaç keşfi, finans ve lojistik alanlarındaki kullanım durumları
  • Kuantum destekli güçlendirilmiş öğrenme

AI ve Kuantum Hesaplama'da Gelecekteki Trendler

  • Kuantum donanım ve yazılımdaki ilerlemeler
  • Birden fazla alanda kuantum AI'nin gelecekteki potansiyeli
  • Kuantum AI'da araştırma ve geliştirme için fırsatlar

Özeti ve Gelecek Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yapay zeka ve makine öğrenmesi konusundaki uzmanlık bilgisi
  • Kuantum hesaplama ilkeleriyle aşinalık
  • Algoritma geliştirme ve model eğitimi deneyimi

Hedef Kitle

  • Yapay zeka araştırmacıları
  • Kuantum hesaplama uzmanları
  • Veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendisleri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler