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Plan du cours
Introduction aux systèmes hybrides IA-Quantum
- Aperçu des principes de l'informatique quantique
- Composants clés des systèmes hybrides IA-quantique
- Applications de l'IA quantique dans tous les secteurs d'activité
Algorithmes quantiques Machine Learning
- Algorithmes quantiques pour l'apprentissage automatique : QML, algorithmes variationnels
- Formation de modèles d'IA à l'aide de processeurs quantiques
- Comparaison des approches de l'IA classique et de l'IA quantique
Défis liés aux systèmes hybrides IA-Quantique
- Gestion du bruit et correction des erreurs dans les systèmes quantiques
- [Limitations de la capacité et des performances
- Assurer l'intégration avec les cadres de l'IA classique
Applications de l'IA quantique dans le monde réel
- Études de cas de systèmes hybrides IA-quantique dans l'industrie
- Mises en œuvre pratiques avec des plateformes d'informatique quantique
- Explorer les percées potentielles de l'IA quantique
Optimisation des flux de travail de l'IA quantique
- Gestion des flux de travail hybrides classiques-quantiques
- Maximiser l'utilisation des ressources dans les systèmes d'IA quantique
- Intégration de l'IA quantique aux infrastructures d'IA classique
Systèmes hybrides d'IA quantique pour des Use Case spécifiques
- IA quantique pour les problèmes d'optimisation
- Cas d'utilisation dans la découverte de médicaments, la finance et la logistique
- Apprentissage par renforcement amélioré par les quanta
Tendances futures en matière d'IA et de Quantum Computing
- Progrès du matériel et des logiciels quantiques
- Potentiel futur de l'IA quantique dans divers domaines
- Possibilités de recherche et de développement dans le domaine de l'IA quantique
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance avancée de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les principes de l'informatique quantique
- Expérience dans le développement d'algorithmes et la formation de modèles
Public
- Chercheurs en IA
- Spécialistes de l'informatique quantique
- Scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Quantum computing algorithms and related theoretical background know-how of the trainer is excellent. Especially I'd like to emphasize his ability to detect exactly when I was struggling with the material presented, and he provided time&support for me to really understand the topic - that was great and very beneficial! Virtual setup with Zoom worked out very well, as well as arrangements regarding training sessions and breaks sequences. It was a lot of material/theory to cover in "only" 2 days, wo the trainer had nicely adjusted the amount according to the progress related to my understanding of the topics. Maybe planning 3 days for absolute beginners would be better to cover all the material and content outlined in the agenda. I very much liked the flexibility of the trainer to answer my specific questions to the training topics, even additionally coming back after the breaks with more explanation in case neccessary. Big thank you again for the sessions! Well done!
