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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
21 Horas