Praktisk kvantberaging 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 åpen kildekode kvantedatamaskinprogrammeringsrammeverk i Python som lar brukere uttrykke kvantkretser og oversette dem til flere bakerendekvantemaskinvare eller simulatorer. Rammeverket støtter avanserte optimaliseringer, kompilatormotorer og bak-endemål.

Denne instruktørlede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å forstå og anvende ProjectQ for praktisk kvantedataprogrammering og bak-endoversettelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Beskrive arkitekturen og formålet med ProjectQ.
• Skrive kvantkretser ved hjelp av ProjectQ’s Python API.
• Bruke ProjectQ’s kompilatormotorer og optimaliseringer.
• Måle forskjellige kvantbakerender eller simulatorer ved hjelp av ProjectQ.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-på-kodingøvelser og kretsbygging.
• Leve-lab-implementering med målretting mot simulatorer eller maskinvarebakerender.

Kursetilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) retter seg mot datavitenskapere og ingeniører som ønsker å forstå prinsippene bak kvantedatabehandling og bruke dem i utviklingen av algoritmer for kvantedatamaskinimplementeringer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om kvantedatabehandling.
• Forstå og anvende prinsipper fra kvantefysikk i databehandlingsmetoder.
• Skrive algoritmer for kvantedatamaskiner.
• Løse databehandlingsproblemer effektivt med kvantedatamaskiner.
• Integere kvantebetegelser i eksisterende databehandlingsmodeller.
• Forstå potensialet i kvantedatabehandling for fremme 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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) retter seg mot begynnere til mellomnivå-bedrifts- og teknologilederne som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper for kvantedatabehandling og dens potensielle innvirkning på bransjer som kryptografi, logistikk og finansiell modellering, og lære hvordan kvantedatabehandling kan brukes innen deres sektorer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene for kvantedatabehandling, inkludert qubits og kvanteforvirring.
• Identifisere potensielle anvendelser av kvantedatabehandling innen kryptografi, logistikk og finansiell modellering.
• Få innsikt i de nåværende begrensningene og fremtidige utviklingene innen kvanteteknologi.
• Gjenkjenne grunnleggende prinsipper for kvantalgoritmer og deres innvirkning på bedriftsutfordringer.

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-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere som ønsker å opprette, redigere og kalle opp en kvantkrets ved bruk av IBM Quantum Experience.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette nødvendig utviklingsmiljø for å begynne å opprette kvantkretser.
• Forbedre upresisjoner i quibits ved bruk av IBM Quantum Experience og dens simuleringer.
• Kontrollere portatferd ved bruk av portens native motpart.
• Planlegge tidspunktet for portehendelser.

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.