Programa del Curso
Introducción a los sistemas híbridos de IA-cuántica
- Visión general de los principios de la computación cuántica
- Componentes clave de los sistemas híbridos de IA y cuántica
- Aplicaciones de la IA cuántica en todas las industrias
Algoritmos cuánticos Machine Learning
- Algoritmos cuánticos para aprendizaje automático: QML, algoritmos variacionales
- Entrenamiento de modelos de IA con procesadores cuánticos
- Comparación de los enfoques clásicos de IA frente a los de IA cuántica
Desafíos en los sistemas híbridos de IA y cuántica
- Manejo de la corrección de ruido y errores en sistemas cuánticos
- ScalaLimitaciones de capacidad y rendimiento
- Garantizar la integración con los marcos de IA clásicos
Aplicaciones de la IA cuántica en el mundo real
- Casos prácticos de sistemas híbridos de IA y sistemas cuánticos en la industria
- Implementaciones prácticas con plataformas de computación cuántica
- Explorando posibles avances en IA cuántica
Optimización de los flujos de trabajo de IA cuántica
- Gestión de flujos de trabajo híbridos clásico-cuánticos
- Maximización de la utilización de recursos en sistemas de IA cuántica
- Integración de la IA cuántica con las infraestructuras clásicas de IA
Sistemas híbridos AI-cuánticos para Use Cases específicos
- IA cuántica para problemas de optimización
- Casos de uso en el descubrimiento de fármacos, las finanzas y la logística
- Aprendizaje por refuerzo mejorado cuánticamente
Tendencias futuras en IA y Quantum Computing
- Avances en hardware y software cuántico
- Potencial futuro de la IA cuántica en diversos campos
- Oportunidades para la investigación y el desarrollo en IA cuántica
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con los principios de la computación cuántica
- Experiencia en desarrollo de algoritmos y entrenamiento de modelos
Audiencia
- Investigadores de IA
- Especialistas en computación cuántica
- Científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático
Testimonios (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!