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Schulungsübersicht
Einführung in hybride AI-Quantumssysteme
- Überblick über die Prinzipien der Quanteninformatik
- Schlüsselkomponenten von hybriden KI-Quanten-Systemen
- Branchenübergreifende Anwendungen von Quanten-KI
Quanten Machine Learning Algorithmen
- Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen: QML, Variationsalgorithmen
- Training von KI-Modellen mit Quantenprozessoren
- Vergleich von klassischer KI und Quanten-KI-Ansätzen
Herausforderungen in hybriden KI-Quanten-Systemen
- Umgang mit Rauschen und Fehlerkorrektur in Quantensystemen
- Scalability und Leistungseinschränkungen
- Sicherstellung der Integration mit klassischen KI-Systemen
Praktische Anwendungen von Quanten-KI
- Fallstudien zu hybriden KI-Quanten-Systemen in der Industrie
- Praktische Implementierungen mit Quantencomputerplattformen
- Erforschung potenzieller Durchbrüche in der Quanten-KI
Optimierung von Quantum AI Arbeitsabläufen
- Verwaltung hybrider klassisch-quantischer Arbeitsabläufe
- Maximierung der Ressourcennutzung in Quanten-KI-Systemen
- Integration von Quanten-KI mit klassischen KI-Infrastrukturen
Hybride KI-Quanten-Systeme für spezifische Use Cases
- Quanten-KI für Optimierungsprobleme
- Anwendungsfälle in der Arzneimittelforschung, im Finanzwesen und in der Logistik
- Quantengestütztes Verstärkungslernen
Zukünftige Trends in KI und Quantum Computing
- Fortschritte bei Quanten-Hardware und -Software
- Zukünftiges Potenzial von Quanten-KI in verschiedenen Bereichen
- Möglichkeiten für Forschung und Entwicklung im Bereich der Quanten-KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit den Grundsätzen der Quanteninformatik
- Erfahrung mit der Entwicklung von Algorithmen und dem Training von Modellen
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Spezialisten für Quanteninformatik
- Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen
21 Stunden