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Schulungsübersicht

Einführung in hybride KI-Quanten-Systeme

  • Überblick über die Prinzipien des Quantencomputing
  • Kernkomponenten hybrider KI-Quanten-Systeme
  • Anwendungen von Quantum-KI in verschiedenen Branchen

Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen

  • Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen: QML, variationale Algorithmen
  • Training von KI-Modellen mit Quantenprozessoren
  • Vergleich klassischer KI vs. Quantum-KI-Ansätze

Herausforderungen in hybriden KI-Quanten-Systemen

  • Umgang mit Rauschen und Fehlerkorrektur in Quantensystemen
  • Skalierbarkeits- und Leistungsgrenzen
  • Sicherstellung der Integration mit klassischen KI-Frameworks

Reale Anwendungen von Quantum-KI

  • Fallstudien zu hybriden KI-Quanten-Systemen in der Industrie
  • Praktische Implementierungen mit Quantencomputing-Plattformen
  • Erkundung potenzieller Durchbrüche im Bereich Quantum-KI

Optimierung von Quantum-KI-Arbeitsabläufen

  • Verwaltung hybrider klassisch-quantenbasierter Workflows
  • Maximierung der Ressourcennutzung in Quantum-KI-Systemen
  • Integration von Quantum-KI mit klassischen KI-Infrastrukturen

Hybride KI-Quanten-Systeme für spezifische Anwendungsfälle

  • Quantum-KI zur Lösung von Optimierungsproblemen
  • Anwendungsfelder in der Arzneimittelentwicklung, Finanzen und Logistik
  • Quanten-verbessertes bestärkendes Lernen (Quantum-enhanced Reinforcement Learning)

Zukunftsaussichten für KI und Quantencomputing

  • Fortschritte in der Quantenhardware und -software
  • Das zukünftige Potenzial von Quantum-KI in verschiedenen Feldern
  • Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung im Bereich Quantum-KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Fortgeschrittene Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen
  • Vertrautheit mit den Prinzipien des Quantencomputing
  • Erfahrung in der Algorithmenentwicklung und dem Modelltraining

Zielgruppe

  • KI-Forschende
  • Spezialistinnen und Spezialisten für Quantencomputing
  • Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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