Praktyczne obliczenia kwantowe

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w świat obliczeń kwantowych i ich praktycznych zastosowań w sztucznej inteligencji. Program obejmuje implementację algorytmów kwantowych oraz ich integrację z klasycznymi rozwiązaniami ML. Warsztaty praktyczne pozwalają na samodzielne tworzenie i testowanie układów kwantowych. Zajęcia łączą teorię z praktyką, umożliwiając zrozumienie fundamentalnych koncepcji i ich zastosowanie.

Profil uczestnika

• Inżynierowie ML zainteresowani obliczeniami kwantowymi
• Programiści systemów AI poszukujący nowych rozwiązań
• Naukowcy zajmujący się uczeniem maszynowym
• Architekci rozwiązań AI/ML
• Specjaliści R&D w dziedzinie AI
• Matematycy i fizycy przechodzący do AI
• Doktoranci kierunków technicznych i ścisłych
• Badacze zajmujący się optymalizacją algorytmów

Agenda

1. Podstawy obliczeń kwantowych
• Qubity i bramki kwantowe
• Stany splątane i superpozycja
• Układy wielokubitowe
• Pomiary kwantowe
2. Algorytmy kwantowe w ML
• Kwantowe sieci neuronowe
• Kwantowe uczenie maszynowe
• Hybrydowe podejścia klasyczno-kwantowe
• Optymalizacja kwantowa
3. Implementacja praktyczna
• Środowiska symulacji kwantowej
• Programowanie układów kwantowych
• Debugowanie algorytmów
• Testowanie rozwiązań
4. Zastosowania w biznesie
• Optymalizacja portfela
• Wykrywanie anomalii
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Rozpoznawanie wzorców

Korzyści

Uczestnik nabędzie praktyczną wiedzę o implementacji algorytmów kwantowych w uczeniu maszynowym. Rozwinie umiejętność projektowania i testowania układów kwantowych w rzeczywistych zastosowaniach. Zdobędzie zdolność łączenia klasycznych i kwantowych podejść w rozwiązaniach AI. Nauczy się identyfikować przypadki użycia, gdzie obliczenia kwantowe mogą przynieść wartość biznesową. Pozna metody optymalizacji algorytmów z wykorzystaniem technik kwantowych. Będzie potrafił analizować i porównywać wydajność różnych podejść obliczeniowych. Zyska umiejętność pracy z symulatorami kwantowymi. Rozwinie zdolność debugowania i testowania algorytmów kwantowych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość podstaw mechaniki kwantowej
• Doświadczenie w implementacji algorytmów ML
• Solidne podstawy matematyczne (algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa)
• Umiejętności programistyczne w Python

Zagadnienia

• Podstawy mechaniki kwantowej
• Qubity i operacje kwantowe
• Kwantowe sieci neuronowe
• Hybrydowe podejścia ML
• Optymalizacja kwantowa
• Symulatory kwantowe
• Debugowanie układów
• Testowanie algorytmów
• Przypadki użycia biznesowego
• Analiza wydajności
• Implementacja praktyczna
• Integracja z klasycznymi systemami

Poznaj naszą firmę