Plan du cours

Introduction aux Systèmes Hybrides IA-Quantiques

  • Aperçu des principes de calcul quantique
  • Composants clés des systèmes hybrides IA-quantiques
  • Applications de l'IA quantique dans divers secteurs

Algorithmes d'apprentissage automatique quantique

  • Algorithmes quantiques pour l'apprentissage automatique : QML, algorithmes variationnels
  • Formation des modèles IA à l'aide de processeurs quantiques
  • Comparaison entre les approches d'IA classique et quantique

Défis dans les Systèmes Hybrides IA-Quantiques

  • Gestion du bruit et de la correction d'erreurs dans les systèmes quantiques
  • Limites d'évolutivité et de performance
  • Assurer l'intégration avec des cadres IA classiques

Applications Réelles de l'IA Quantique

  • Études de cas de systèmes hybrides IA-quantiques dans les industries
  • Implémentations pratiques avec des plateformes de calcul quantique
  • Exploration des percées potentielles en IA quantique

Optimisation des Flux de Travail de l'IA Quantique

  • Gestion des flux de travail hybrides classiques-quantiques
  • Maximisation de l'utilisation des ressources dans les systèmes d'IA quantique
  • Intégration de l'IA quantique avec les infrastructures IA classiques

Systèmes Hybrides IA-Quantiques pour Des Cas D'utilisation Spécifiques

  • IA quantique pour les problèmes d’optimisation
  • Cas d’utilisation dans la découverte de médicaments, la finance et la logistique
  • Apprentissage renforcé amélioré par le quantique

Tendances Futures en IA et Calcul Quantique

  • Progrès dans les matériels et logiciels quantiques
  • Potentiel futur de l'IA quantique dans divers domaines
  • Opportunités pour la recherche et le développement en IA quantique

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Connaissance approfondie de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les principes du calcul quantique
  • Expérience en développement d'algorithmes et en formation de modèles

Public cible

  • Chercheurs en IA
  • Spécialistes du calcul quantique
  • Scientifiques des données et ingénieurs de l'apprentissage automatique
 21 Heures

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