Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan Sistem AI-Hibrida Kuantum
- Pengantar prinsip-prinsip komputasi kuantum
- Komponen kunci sistem AI-hibrida kuantum
- Aplikasi AI kuantum di berbagai industri
Algoritma Pembelajaran Mesin Kuantum
- Algoritma kuantum untuk pembelajaran mesin: QML, algoritma variasi
- Melatih model AI menggunakan prosesor kuantum
- Perbandingan pendekatan AI klasik vs. AI kuantum
Tantangan dalam Sistem AI-hibrida Kuantum
- Menanganani noise dan koreksi kesalahan dalam sistem kuantum
- Batasan skalabilitas dan kinerja
- Menyelamatkan integrasi dengan kerangka kerja AI klasik
Aplikasi Nyata dari AI Kuantum
- Studi kasus sistem AI-hibrida kuantum di industri
- Implementasi praktis dengan platform komputasi kuantum
- Menjelajahi kemungkinan penemuan baru dalam AI kuantum
Mempersingkat Kerja AI Kuantum
- Mengelola kerja sama klasik-kuantum
- Maksimalkan penggunaan sumber daya dalam sistem AI kuantum
- Integrasi AI kuantum dengan infrastruktur AI klasik
Sistem AI-hibrida Kuantum untuk Kasus Penggunaan Tertentu
- AI kuantum untuk masalah optimasi
- Kasus penggunaan dalam penemuan obat, keuangan, dan logistik
- Pembelajaran berpenghargaan yang diperkuat oleh kuantum
Tren Masa Depan dalam AI dan Komputasi Kuantum
- Perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak kuantum
- Potensi masa depan AI kuantum di berbagai bidang
- Peluang untuk penelitian dan pengembangan dalam AI kuantum
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengetahuan mendalam tentang AI dan machine learning
- Familiarity dengan prinsip- prinsip quantum computing
- Pengalaman dalam pengembangan algoritma dan pelatihan model
Target Peserta
- Peneliti AI
- Ahli komputasi kuantum
- Data scientist dan insinyur machine learning
21 Jam