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Programa do Curso
Introdução aos sistemas híbridos de IA-Quantum
- Panorâmica dos princípios da computação quântica
- Principais componentes dos sistemas híbridos de IA-quântica
- Aplicações da IA quântica em todos os sectores
Algoritmos quânticos Machine Learning
- Algoritmos quânticos para a aprendizagem automática: QML, algoritmos variacionais
- Treinar modelos de IA utilizando processadores quânticos
- Comparação das abordagens de IA clássica e de IA quântica
Desafios dos sistemas híbridos de IA-quântica
- Tratamento do ruído e correção de erros em sistemas quânticos
- Limitações da capacidade e do desempenho Scala
- Assegurar a integração com quadros clássicos de IA
Aplicações reais da IA quântica
- Estudos de casos de sistemas híbridos de IA-quântica na indústria
- Implementações práticas com plataformas de computação quântica
- Explorar potenciais avanços na IA quântica
Otimizar os fluxos de trabalho de IA quântica
- Gerir fluxos de trabalho híbridos clássico-quânticos
- Maximizar a utilização de recursos em sistemas de IA quântica
- Integração da IA quântica com infra-estruturas clássicas de IA
Sistemas híbridos de IA-quântica para Use Cases específicos
- IA quântica para problemas de otimização
- Casos de utilização na descoberta de medicamentos, finanças e logística
- Aprendizagem por reforço quântico
Tendências futuras em IA e Quantum Computing
- Avanços no hardware e software quânticos
- Potencial futuro da IA quântica em vários domínios
- Oportunidades de investigação e desenvolvimento no domínio da IA quântica
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimentos avançados de IA e de aprendizagem automática
- Familiaridade com os princípios da computação quântica
- Experiência no desenvolvimento de algoritmos e na formação de modelos
Público-alvo
- Investigadores de IA
- Especialistas em computação quântica
- Cientistas de dados e engenheiros de aprendizagem automática
21 Horas