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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