Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
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 Saatler