Praktik Kuantum Bilgisayarcılığı Eğitimi

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) kuantum bilgisayarını yapay zeka yeteneklerini geliştirmek isteyen ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kombineli AI-kuantum sistemlerini ve potansiyel uygulamalarını anlamak.
• Kuantum makine öğrenme algoritmalarını uygulamak.
• Kuantum bilgisayar kaynaklarını kullanarak AI modellerini optimize etmek.
• Kuantum AI sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve entegrasyonu konusundaki zorlukları aşmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), paketleri ve veri analizi iş akışlarını tek bir platformda yakalamak, yönetmek ve dağıtmak için Anaconda ekosistemini kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Anaconda bileşenlerini ve kütüphanelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Anaconda'ün temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• Anaconda Navigator kullanarak paketleri, ortamları ve kanalları yönetmek.
• Veri bilimi ve makine öğrenimi için Conda, R ve Python paketlerini kullanmak.
• Çoklu veri ortamlarını yönetmek için bazı pratik kullanım durumlarını ve teknikleri öğrenmek.

Google Willow, deney yapma, algoritma geliştirme ve uygulamalı kuantum araştırması için tasarlanmış bulut erişilebilir bir kuantum hesaplama platformudur.

Bu eğitmen öncülünde gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Google Willow kullanarak kuantum hesaplamanın pratik endüstri kullanım senaryolarını keşfetmek isteyen orta düzeyli profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapma yeteneğine sahip olacaklardır:

• Google Willow ortamını etkin bir şekilde kullanabilmek.
• Endüstrilere göre gerçek dünya kuantum hesaplama uygulamalarını değerlendirebilme.
• İş ve araştırma bağlamında kuantum algoritmaları çalıştırmak ve yorumlayabilmek.
• Yeni ortaya çıkan kuantum çözümlerinin uygulanabilirliğini ve etkisini değerlendirebilme.

Eğitim Formatı

• Uzman öncülünde sunumlar ve uygulanabilir tartışmalar.
• Kuantum araçları ve iş akışlarını kullanarak pratik alıştırmalar.
• Google Willow ortamında gerçek zamanlı deneyler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, belirli endüstri gereksinimlerini veya araştırma hedeflerini desteklemek için düzenlenmesi mümkündür.

Google Willow, geliştiricilerin ve araştırmacıların kuantum algoritmalarını tasarlamak, test etmek ve çalıştırabilmesini sağlayan bulut tabanlı bir kuantum bilgisayarlama platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeyde uzmanlaşmış profesyonellerin Google Willow'da kuantum algoritmaları oluşturup çalıştırmasını amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• Deneyimsel ve uygulamalı kullanım için kuantum devrelerini oluşturmak ve yapısını belirlemek.
• Google Willow'ın arayüzünü ve API'lerini kullanarak kuantum algoritmalarını dağıtmak.
• Algoritma davranışı değerlendirmek ve kuantum iş akışlarını optimize etmek.
• Kuantum tekniklerini daha geniş hesaplama hattına entegre etmek.

Kursun Formatı

• Teknik gösterilerle desteklenen rehberli sunumlar.
• Pratik atamalar ve kodlama egzersizleri.
• Canlı Google Willow ortamında el ile deneme yapma.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• İsteğe bağlı olarak, özelleştirilmiş kuantum algoritma araştırması için özel eğitim programları sunulabilir.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, kuantum bilgisayalarını hedefleyen algoritmaların geliştirilmesi sürecini adım adım takip ederek kuantum hesaplamanın temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum devreleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Kapının yerel karşılığı kullanarak kapı davranışını kontrol etmek.
• Cirq kullanarak kübit doğruluğunu artırmak.
• NISQ tabanlı bir kuantum bilgisayar simülatöründe çalışacak bir kuantum devresi yazmak ve çalıştırmak.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (online veya onsite) başlangıç seviyesinde katılımcılara kuantum bilgisayarın temellerini anlamaları, Google Willow'ın yeteneklerini keşfetmeleri ve kuantum programlamaya nasıl başlayacaklarını öğrenmelerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımciler şunları yapabilecektir:

• Kuantum bilgisayarın ve kubitlerin ilkelerini anlama.
• Google Willow'ı ve kuantum hata düzeltmedeki ilerlemelerini keşfetme.
• Qiskit kullanarak temel kuantum programları yazma ve yürütme.
• Kuantum bilgisayarın gerçek dünya uygulamalarını tespit etme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Data Science kullanarak kariyerlerini geliştirmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinin.
• Veri analitiğini keşfedin.
• Kaggle hakkında bilgi edinin ve nasıl çalıştığını öğrenin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

ProjectQ, kullanıcıların kuantum devrelerini ifade etmelerine ve bunları birden fazla arka uç kuantum donanımı veya simülatörlere çevirmelerine olanak tanıyan Python'da açık kaynaklı bir kuantum bilgi işlemi yazılımı çatısıdır. Çatı, gelişmiş optimizasyonlar, derleyici motorları ve arka uç hedeflemeyi destekler.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), ProjectQ'yi anlamak ve pratik kuantum programlama ve arka uç çevirisi için kullanmak isteyen orta düzeydeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ProjectQ'nin mimarisi ve amacı hakkında bilgi vereceklerdir.
• ProjectQ'ün Python API'sini kullanarak kuantum devreleri yazacaklardır.
• ProjectQ'nin derleyici motorlarını ve optimizasyonlarını kullanacaklardır.
• ProjectQ'ü farklı kuantum arka uçları veya simülatörler hedeflemek için kullanacaklardır.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Elle kodlama alıştırmaları ve devre oluşturma.
• Simülatör veya donanım arka uçlarına hedefleyen canlı laboratuvar uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) bilgisayar bilimcileri ve mühendisler hedef kitledir. Kuantum bilgisayarlığının temellerini anlamak ve bu prensipleri kullanarak kuantum bilgisayarda algoritmalar geliştirmek isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum bilgisayarlığının temellerini anlayacaklardır.
• Kuantum fiziği kavramlarını hesaplama yöntemlerine uygulayabileceklerdir.
• Kuantum bilgisayarlar için algoritmalar oluşturacaklardır.
• Kuantum bilgisayarlarla hesaplama sorunlarını etkin bir şekilde çözebileceklerdir.
• Var olan hesaplama modellerine kuantum davranışlarını entegre edebileceklerdir.
• Kuantum bilgisayarlığının diğer teknolojilerin ilerlemesindeki potansiyelini görebileceklerdir.

Bu Türkiye'da (online veya face-to-face) gerçekleşen eğitmen-destekli canlı eğitim, Quantum AI'nin temellerini ve potansiyel uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan AI profesyonellere ve araştırmacılara yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Kuantum bilgisayarlarına uygulanmış olan kuantum mekaniğinin temel ilkelerini anlamak.
• Kuantum algoritmalarının işleyişi ve uygulanması hakkında bilgi sahibi olmak.
• Quantum AI'nin çeşitli endüstrileri nasıl dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu tanımak.
• Temel bir kuantum makine öğrenimi modelini geliştirme.
• Quantum AI'nin zorlukları ve etik dikkat edilmesi gereken noktalarını değerlendirme.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan iş ve teknoloji liderlerinin, kuantum hesaplamanın temel ilkelerini anlamalarına ve bu alandaki potansiyel etkilerini, şifreleme, lojistik ve finansal modelleme gibi sektörlerde anlamalarına ve kendi sektörlerinde nasıl uygulanabileceğini öğrenmelerine yönelik olarak düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Qubits ve kuantum bağlantılılık dahil olmak üzere, kuantum hesaplamanın temel ilkelerini anlama.
• Şifreleme, lojistik ve finansal modellemede kuantum hesaplamanın potansiyel uygulamalarını belirleme.
• Kuantum teknolojisinin mevcut sınırlamalarına ve gelecekteki gelişmelere bakma.
• İş zorluklarına etkisi olan kuantum algoritmalarının temellerini tanima.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, kuantum hesaplamanın temellerini ve Q#'u öğrenirken basit kuantum programlarının geliştirilmesi sürecini adım adım inceleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft'in Kuantum Geliştirme Kitini kurmak ve yapılandırmak.
• Kuantum hesaplamanın arkasındaki kavramları anlamak.
• Q#, Visual Studio ve yerel bir kuantum hesaplama simülatörü kullanarak bir kuantum programı oluşturmak, test etmek, çalıştırmak ve sorun gidermek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) bilgisayar bilimcilerinin IBM Quantum Experience kullanarak kuantum devreleri oluşturmak, düzenlemek ve çağırmak isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Kuantum devreleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını ayarlamak.
• IBM Quantum Experience ve benzetimlerini kullanarak qubit'lerdeki hataları düzeltemek.
• Kapıların yerel karşılığı kullanarak kapının davranışını kontrol etmek.
• Kapı olaylarının zamanlamasını planlamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerine ve geliştiricilere RAPIDS'i kullanarak GPU hızlandırılmış veri hatları, iş akışları ve görselleştirmeler oluşturmayı, XGBoost, cuML gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulamayı hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• NVIDIA RAPIDS ile veri modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurma.
• RAPIDS'in özelliklerini, bileşenlerini ve avantajlarını anlamak.
• GPU'ları uçtan uca veri ve analitik hatlarını hızlandırmaya kullanma.
• cuDF ve Apache Arrow ile GPU hızlandırılmış veri hazırlığı ve ETL uygulama.
• XGBoost ve cuML algoritmalarıyla makine öğrenimi görevleri nasıl gerçekleştirileceğini öğrenme.
• cuXfilter ve cuGraph ile veri görselleştirmeleri oluşturma ve grafik analizi yürütme.