Praktisk kvantdatavask Treningskurs

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på avansert nivå som ønsker å utnytte kvantedatabehandling for å forbedre AI-kapasiteter.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hybrid AI-kvantesystemer og deres potensielle applikasjoner.
• Implementere kvantemaskinlæringsalgoritmer.
• Optimalisere AI-modeller ved bruk av kvantedatabehandlingsressurser.
• Overvinne utfordringer i skalerings- og integrasjonsprosesser for kvant-AI-systemer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke Anaconda-økosystemet til å fange opp, administrere og distribuere pakker og dataanalysearbeidsflyter på én enkelt plattform.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Anaconda komponenter og biblioteker.
• Forstå kjernekonseptene, funksjonene og fordelene ved Anaconda.
• Administrer pakker, miljøer og kanaler ved hjelp av Anaconda Navigator.
• Bruk Conda-, R- og Python-pakker for datavitenskap og maskinlæring.
• Bli kjent med noen praktiske brukstilfeller og teknikker for å administrere flere datamiljøer.

Google Willow er et skybasert kvantregningsplatform designet til å støtte eksperimentering, algoritmudvikling og anvendt kvantforskning.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på lokasjon) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å utforske praktiske industrielle brukstilfeller av kvantregning ved hjelp av Google Willow.

Ved fullførelse av denne treningen vil deltakerne få følgende evner:

• Navigere i Google Willow-miljøet effektivt.
• Vurdere sanntids kvantregningsapplikasjoner tross industrier.
• Kjøre og tolke kvantalgoritmer for virksomheter og forskingskontekster.
• Vurdere feasibilitet og innvirkning av nyopptåtte kvantløsninger.

Kursformat

• Ekspertledede presentasjoner og anvendte diskusjoner.
• Håndsonøvelser som inkluderer kvantverktøy og arbeidsflyter.
• Sanntids eksperimentering i Google Willow-miljøet.

Kursanpassningsalternativer

• Anpassede versjoner av dette kurset kan arrangeres for å støtte spesifikke industrielles behov eller forskingsmål.

Google Willow er en skybasert kvant-beregningstjeneste som gjør det mulig for utviklere og forskere å designe, teste og utføre kvant-algoritmer.

Denne ledede, live-undervisningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å bygge kvant-algoritmer og kjøre dem på Google Willow.

Ved slutten av denne treningsen, vil deltakerne være utrustet til å:

• Opprette og strukturere kvant-kretser for eksperimentell og anvendt bruk.
• Distribuere kvant-algoritmer ved hjelp av Google Willows grensesnitt og API-er.
• Vurdere algoritmisk oppførsel og optimere kvant-arbeidsflyt.
• Integrasjon av kvant-teknikker i bredere beregningspipelines.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner med tekniske demonstrasjoner.
• Praktiske oppgaver og kodingsøvelser.
• Håndtering av eksperimenter i en live Google Willow-miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

• Tilpassede treningsprogrammer for spesialisert kvant-algoritme-forskning er tilgjengelig ved forespørsel.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære det grunnleggende om kvantedatabehandling når de går gjennom utviklingen av algoritmer rettet mot kvantedatamaskiner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å lage kvantekretser.
• Kontroller portatferd ved hjelp av portens opprinnelige motstykke.
• Forbedre quibit-unøyaktigheter ved å bruke Cirq.
• Skriv og utfør en kvantekrets for å kjøre mot en NISQ-basert kvantedatasimulator.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på begynnernivå som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper om kvantedatabehandling, utforske Google Willows evner, og lære hvordan man kommer i gang med kvantedataprogrammering.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for kvantedatabehandling og qubits.
• Utforske Google Willow og dets fremskritt innen kvantefeilretting.
• Skrive og kjøre grunnleggende kvantedataprogrammer med Qiskit.
• Identifisere virkelige applikasjoner av kvantedatabehandling.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å lære og bygge karrierer i Data Science ved hjelp av Kaggle.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær om datavitenskap og maskinlæring.
• Utforsk dataanalyse.
• Lær om Kaggle og hvordan det fungerer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

ProjectQ er et open-source kvantprogrammeringsrammeverk i Python som gjør det mulig for brukere å uttrykke kvantkretser og oversette dem til flere backend-kvantmaskiner eller simulatører. Rammen støtter avanserte optimaliseringer, kompileringsmotorene og back-end-målsetting.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på lokasjon) er rettet mot mellomnivå utviklere som ønsker å forstå og bruke ProjectQ for praktisk kvantprogrammering og back-end-oversettelse.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Beskrive arkitekturen og formålet med ProjectQ.
• Skrive kvantkretser ved hjelp av ProjectQ’s Python API.
• Bruke ProjectQ’s kompileringsmotorene og optimaliseringer.
• Målsette ulike kvantbackender eller simulatører ved hjelp av ProjectQ.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndverksøvelser med kodingsøvelser og kretsbygging.
• Live-lab-utforming som målsetter simulatører eller hardwarebackender.

Kursinnhold tilpassningsoptjoner

• For å anmode om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

Quantumkryptografi er et utviklende sikkerhetstilknytning som utnytter prinsippene fra kvantemekanikk.

Dette instruktørledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-spesialister som ønsker å designe sikre systemer ved å bruke kvantmotstandige og kvantforbedrede teknikker i Google Willow.

Etter fullført kurs, vil deltakerne kunne:

• Bygge kvantsikre kommunikasjonsarbeidsflyter ved hjelp av Google Willow.
• Vurdere kvanttrusler til klassiske sikkerhetsprotokoller.
• Bruke konsepter om kvantnøkkeldeling i moderne infrastruktur.
• Implementere og teste kvantforbedrede kryptografiske primitiver.

Kursformat

• Instruktørledede presentasjoner og veiledet diskusjon.
• Omfattende praksisøvelser og anvendt problemløsning.
• Praktisk eksperimentering med Google Willow i en kontrollert laboratoriemiljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å tilpasse dette kurset til organisasjonens behov, vennligst kontakt oss for tilpasningsoptions.

Kvantfeilretting er en grunnleggende tilnærming for å sikre pålitelig beregning på støyende kvantehårdvara.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stað) er rettet mot spesialister på avansert nivå som ønsker å designe, teste og optimalisere feiltolerante kvantalgoritmer ved hjelp av Google Willow.

På vellykket fullføring av denne treningen, vil deltakerne kunne:

• Bruke prinsippene for kvantfeilretting ved hjelp av sannt og simulert Willow-miljø.
• Bygge og analysere logiske kvantebiter (qubits) for feiltolerant beregning.
• Vurdere ytelsen til kvantekoder under ulike støymodeller.
• Utvikle arbeidsflyt for skalabel og motstandsdyktig design av kvantalgoritmer.

Kursformat

• Ekspertledet diskusjon støttet av tekniske demonstrasjoner.
• Utenslanding av anvendte øvelser fokusert på feilretting og stabilitetstesting.
• Håndtering med Google Willow i et dedikert kvantelabb-miljø.

Kursanpassningsalternativer

• Hvis organisasjonen din trenger en tilpasset versjon av denne treningen, vennligst kontakt oss for anpassningsalternativer.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitenskapsfolk og ingeniører som ønsker å forstå prinsippene bak kvanteberegning og utnytte dem i utviklingen av algoritmer for kvanteberegningsimplementering.

Til slutt på denne treningen, vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper i kvanteberegning.
• Forstå og anvende kvanteferdigkonsepter i beregningsmetoder.
• Opprette algoritmer for kvanteberegnere.
• Løse beregningsproblemer effektivt med kvanteberegner.
• Integrasjon av kvante-adferdsmerknader i eksisterende beregningsmodeller.
• Forstå potensialet for kvanteberegning i fremveksten av andre teknologier.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI-profesjonelle og AI-forskere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper om Quantum AI og dets potensielle anvendelser.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå de grunnleggende prinsippene i kvantemekanikk slik de anvendes i kvantedatamaskiner.
• Forstå hvordan kvantalgoritmer fungerer og deres implementasjon.
• Erkjenne potensialet til Quantum AI i å revolusjonere ulike industrier.
• Utvikle en grunnleggende kvantemaskinlæring-modell.
• Vurdere utfordringene og etiske overveielser ved Quantum AI.

I denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge vil deltakerne lære det grunnleggende om kvanteberegning og Q# når de går gjennom utviklingen av enkle kvanteprogrammer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Microsofts Quantum Development Kit.
• Forstå konseptene bak kvanteberegning.
• Bygg, test, utfør og feilsøk et kvanteprogram ved hjelp av Q#, Visual Studio og en lokal kvanteberegningsimulator.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å bruke RAPIDS for å bygge GPU-akselerte datapipeliner, arbeidsflyter og visualiseringer, ved å bruke maskinlæringsalgoritmer, slik som XGBoost, cuML, etc.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette den nødvendige utviklingsmiljøet for å bygge datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Forstå funksjonene, komponentene og fordelene ved RAPIDS.
• Utnytt GPU til å akselerere ende-til-ende data- og analytiske pipeliner.
• Implementere GPU-akselert datapreparering og ETL med cuDF og Apache Arrow.
• Lære å utføre maskinlæringsoppgaver med XGBoost- og cuML-algoritmer.
• Bygge data-visualiseringer og utføre grafanalyse med cuXfilter og cuGraph.