Programa do Curso

Introdução aos Sistemas Híbridos de IA-Quântica

  • Visão geral dos princípios da computação quântica
  • Componentes-chave dos sistemas híbridos de IA-quântica
  • Aplicações de IA quântica em diferentes indústrias

Algoritmos de Aprendizado de Máquina Quântico

  • Algoritmos quânticos para aprendizado de máquina: QML, algoritmos variacionais
  • Treinamento de modelos de IA usando processadores quânticos
  • Comparação entre abordagens clássicas e quânticas de IA

Desafios em Sistemas Híbridos de IA-Quântica

  • Lidando com ruído e correção de erros em sistemas quânticos
  • Limitações de escalabilidade e desempenho
  • Garantindo a integração com estruturas clássicas de IA

Aplicações Reais de IA Quântica

  • Estudos de caso de sistemas híbridos de IA-quântica na indústria
  • Implementações práticas com plataformas de computação quântica
  • Exploração de possíveis avanços em IA quântica

Otimização dos Fluxos Trabalhistas da IA Quântica

  • Gestão de fluxos híbridos clássico-quânticos
  • Maximizando a utilização de recursos em sistemas de IA quântica
  • Integração de IA quântica com infraestruturas clássicas de IA

Sistemas Híbridos de IA-Quântica para Casos Específicos

  • IA quântica para problemas de otimização
  • Aplicações em descoberta de drogas, finanças e logística
  • Aprendizado por reforço potencializado pelo quântico

Tendências Futuras em IA e Computação Quântica

  • Avanços na hardware e software quânticos
  • Potencial futuro da IA quântica em diversos campos
  • Oportunidades para pesquisa e desenvolvimento em IA quântica

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento avançado de IA e aprendizado de máquina
  • Familiaridade com os princípios da computação quântica
  • Experiência no desenvolvimento de algoritmos e treinamento de modelos

Público-alvo

  • Pesquisadores de IA
  • Especialistas em computação quântica
  • Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina
 21 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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