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Plan du cours
Introduction aux systèmes hybrides IA-quantiques
- Vue d'ensemble des principes de l'informatique quantique
- Composants clés des systèmes hybrides IA-quantiques
- Applications de l'IA quantique dans divers secteurs
Algorithmes d'apprentissage machine quantique
- Algorithmes quantiques pour l'apprentissage machine : QML, algorithmes variationnels
- Entraînement de modèles d'IA à l'aide de processeurs quantiques
- Comparaison des approches d'IA classique et d'IA quantique
Défis des systèmes hybrides IA-quantiques
- Gestion du bruit et de la correction d'erreurs dans les systèmes quantiques
- Limitations en matière de scalabilité et de performance
- Garantie de l'intégration avec les frameworks d'IA classiques
Applications concrètes de l'IA quantique
- Études de cas de systèmes hybrides IA-quantique dans l'industrie
- Implémentations pratiques avec des plateformes informatiques quantiques
- Exploration des percées potentielles dans l'IA quantique
Optimisation des flux de travail de l'IA quantique
- Gestion des flux de travail hybrides classique-quantique
- Maximisation de l'utilisation des ressources dans les systèmes d'IA quantique
- Intégration de l'IA quantique avec les infrastructures d'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 par renforcement amélioré par le quantique
Tendances futures en IA et informatique quantique
- Avancées en matériel et logiciel quantique
- Potentiel futur de l'IA quantique dans divers domaines
- Opportunités de recherche et développement en IA quantique
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances avancées en IA et en apprentissage machine
- Familiarité avec les principes de l'informatique quantique
- Expérience en développement d'algorithmes et en entraînement de modèles
Public cible
- Chercheurs en IA
- Spécialistes de l'informatique quantique
- Data scientists et ingénieurs en apprentissage machine
21 Heures