Πρακτική Προγραμματισμός Κβαντικών Υπολογιστών Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η επιβλέπεται από καθηγητή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή όρισμα) στοχεύει σε επαγγελματίες με προηγμένο επίπεδο, οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν την κβαντική υπολογιστική για να βελτιώσουν τις δυνατότητες ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΣΗΣ.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τα συμπλέγματα τεχνητής νοησις-κβαντικά συστήματα και τις δυνατότητες εφαρμογών τους.
• Να υλοποιήσουν αλγόριθμους κβαντικής μηχανικής μάθησης.
• Να βελτιώσουν τα μοντέλα ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΣΗΣ χρησιμοποιώντας πόρους κβαντικής υπολογιστικής.
• Να ξεπεράσουν τις προκλήσεις στην κλίμακα και την ενσωμάτωση των συστημάτων ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΣΗΣ-κβαντικά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Συνοπτική

Οι πάροχοι υπηρεσιών (CSP) αντιμετωπίζουν πίεση για να μειώσουν το κόστος και να μεγιστοποιήσουν το μέσο εισόδημα ανά χρήστη (ARPU), διασφαλίζοντας παράλληλα μια εξαιρετική εμπειρία πελατών, αλλά οι όγκοι δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται. Η παγκόσμια κυκλοφορία κινητών δεδομένων θα αυξηθεί με συνδεδεμένο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 78 τοις εκατό έως το 2016, φτάνοντας τα 10,8 exabytes το μήνα.

Εν τω μεταξύ, οι CSPs παράγουν μεγάλους όγκους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων λεπτομέρειων κλήσης (CDR), των δεδομένων δικτύου και των δεδομένων πελατών. Οι εταιρείες που εκμεταλλεύονται πλήρως αυτά τα δεδομένα κερδίζουν ένα ανταγωνιστικό όριο. Σύμφωνα με πρόσφατη έρευνα της Economist Intelligence Unit, οι εταιρείες που χρησιμοποιούν την λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα απολαμβάνουν αύξηση της παραγωγικότητας κατά 5-6%. Εντούτοις, το 53% των εταιρειών χρησιμοποιεί μόνο το ήμισυ των πολύτιμων δεδομένων τους και το ένα τέταρτο των ερωτηθέντων παρατήρησε ότι τεράστιες ποσότητες χρήσιμων δεδομένων δεν καταγράφονται. Οι όγκοι δεδομένων είναι τόσο υψηλοί που η χειροκίνητη ανάλυση είναι αδύνατη, και τα περισσότερα συστήματα λογισμικού κληρονομιάς δεν μπορούν να διατηρηθούν, οδηγώντας σε πολύτιμα δεδομένα που απορρίπτονται ή αγνοούνται.

Με το Big Data & Analytics’ υψηλής ταχύτητας, κλιμακούμενο λογισμικό μεγάλων δεδομένων, οι CSPs μπορούν να εξορύξουν όλα τα δεδομένα τους για καλύτερη λήψη αποφάσεων σε μικρότερο χρονικό διάστημα. Διαφορετικά προϊόντα και τεχνικές παρέχουν μια τελική πλατφόρμα λογισμικού για τη συλλογή, την προετοιμασία, την ανάλυση και την παρουσίαση εντύπων από τα μεγάλα δεδομένα. Οι τομείς εφαρμογής περιλαμβάνουν παρακολούθηση της απόδοσης δικτύου, ανίχνευση απάτης, ανίχνευση πελατών και ανάλυση πιστωτικού κινδύνου. Big Data & Η κλίμακα των προϊόντων αναλύσεων για την επεξεργασία terabytes δεδομένων, αλλά η εφαρμογή τέτοιων εργαλείων απαιτεί ένα νέο είδος συστήματος βάσης δεδομένων σε σύννεφο, όπως Hadoop ή μαζική κλίμακα παράλληλος επεξεργαστής υπολογιστών (KPU κλπ.)

Αυτό το μάθημα λειτουργεί στο Big Data BI για Telco καλύπτει όλες τις αναδυόμενες νέες περιοχές στις οποίες οι CSP επενδύουν για την αύξηση της παραγωγικότητας και το άνοιγμα νέων ροών εσόδων των επιχειρήσεων. Το μάθημα θα παρέχει μια πλήρη 360 βαθμούς όρασης Big Data BI στο Telco έτσι ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι διαχειριστές μπορούν να έχουν μια πολύ ευρεία και ολοκληρωμένη επισκόπηση των δυνατοτήτων Big Data BI στο Telco για την παραγωγικότητα και την απόκτηση εσόδων.

Στόχοι διαδρομής

Ο κύριος στόχος του μαθήματος είναι να εισαγάγει νέες Big Data τεχνικές επιχειρηματικής νοημοσύνης σε 4 τομείς Telecom Business (Marketing / πωλήσεις, λειτουργία δικτύου, χρηματοοικονομική λειτουργία και σχέσεις πελατών Management). Οι μαθητές θα εισαχθούν στο εξής:

• Εισαγωγή στο Big Data-τι είναι 4Vs (υπολογισμός, ταχύτητα, ποικιλία και βεβαιότητα) στο Big Data- Γενιά, εξόρυξη και διαχείριση από την προοπτική Telco
• Πώς Big Data η ανάλυση διαφέρει από την ανάλυση δεδομένων κληρονομιάς
• Εσωτερική αιτιολόγηση Big Data -Telco προοπτική
• Εισαγωγή στο Hadoop οικοσύστημα- εξοικειωμένοι με όλα τα Hadoop εργαλεία όπως Hive, Pig, SPARC – πότε και πώς χρησιμοποιούνται για την επίλυση Big Data προβλήματος
• Πώς Big Data εξάγεται για την ανάλυση για το εργαλείο ανάλυσης-όπως Business Analysis’s μπορεί να μειώσει τα σημεία πόνου τους από τη συλλογή και την ανάλυση των δεδομένων μέσω της ολοκληρωμένης Hadoop προσέγγισης dashboard
• Βασική εισαγωγή της ανάλυσης Insight, της ανάλυσης απεικόνισης και της προβλέψιμης ανάλυσης για το Telco
• Η ανάλυση πελατών και η Big Data-how Big Data ανάλυση μπορούν να μειώσουν την αμηχανία πελατών και την δυσαρέσκεια πελατών σε μελέτες Telco-case
• Ανάλυση αποτυχίας δικτύου και αποτυχίας υπηρεσιών από τα μετα-δεδομένα δικτύου και το IPDR
• Χρηματοοικονομική ανάλυση - απάτη, πλοήγηση και εκτίμηση ROI από πωλήσεις και επιχειρησιακά δεδομένα
• Προβλήματα αγοράς πελατών - Στόχος μάρκετινγκ, κατακερματισμός πελατών και διαμεσολάβηση από τα δεδομένα πωλήσεων
• Εισαγωγή και σύνοψη όλων των Big Data αναλυτικών προϊόντων και πού ταιριάζουν στον αναλυτικό χώρο Telco
• Συμπέρασμα-όπως να λάβετε βήμα προς βήμα προσέγγιση για να εισαγάγετε Big Data Business Intelligence στην οργάνωση σας

Στόχος κοινό

• Δραστηριότητες δικτύου, χρηματοοικονομικοί διευθυντές, διευθυντές CRM και κορυφαίοι διευθυντές IT στο γραφείο του Telco CIO.
• Business Αναλυτές στο Telco
• Διευθυντές γραφείων / αναλυτές CFO
• Οι επιχειρησιακοί διευθυντές
• ΔΗΜΟΣΙΟΓΡΑΦΟΙ

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές αρχές του κβαντικού υπολογισμού καθώς προχωρούν στην ανάπτυξη αλγορίθμων που στοχεύουν κβαντικούς υπολογιστές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε τη δημιουργία κβαντικών κυκλωμάτων.
• Ελέγξτε τη συμπεριφορά της πύλης χρησιμοποιώντας το εγγενές αντίστοιχο της πύλης.
• Βελτιώστε τις ανακρίβειες quibit χρησιμοποιώντας το Cirq.
• Γράψτε και εκτελέστε ένα κβαντικό κύκλωμα για εκτέλεση έναντι ενός προσομοιωτή κβαντικού υπολογιστή που βασίζεται στο NISQ.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι σύνολα δεδομένων που είναι τόσο ογκώδη και περίπλοκα που το παραδοσιακό λογισμικό εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων είναι ανεπαρκές για την αντιμετώπισή τους. Οι μεγάλες προκλήσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την αναζήτηση, την κοινή χρήση, τη μεταφορά, την οπτικοποίηση, την αναζήτηση, την ενημέρωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των πληροφοριών.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού στο Ελλάδα (online ή εν συντρόφω), απευθύνεται σε αρχάριους υποψήφιους που θέλουν να κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία της κβαντικής υπολογιστικής, να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του Google Willow και να μάθουν πώς να ξεκινήσουν στον κβαντικό προγραμματισμό.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχές της κβαντικής υπολογιστικής και των κβαντικών bit (qubits).
• Εξερευνήσουν το Google Willow και τις πρόοδό του στην κβαντική διόρθωση λάθων.
• Να γράψουν και να εκτελέσουν βασικά κβαντικά προγράμματα χρησιμοποιώντας το Qiskit.
• Να αναγνωρίσουν πραγματικές εφαρμογές της κβαντικής υπολογιστικής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

ProjectQ είναι ένα ανοιχτό πηγαίο λογισμικό για κβαντικούς υπολογιστές σε Python, το οποίο επιτρέπει στους χρήστες να αναπαράστατουν κβαντικά κύκλωμα και να τα μεταφράζει σε πολλές πίσω άκρους (backends) κβαντικών υπολογιστών ή προσομοιωτών. Το πλαίσιο υποστηρίζει προχωρημένες βελτιώσεις, συντάκτες (compilers) και επιλογή backends.

Αυτή η οδηγία με επιβλέψη διδάσκοντα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους διαμόρφωση υλικού για την εκπαίδευση, με στόχο να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν το ProjectQ για πρακτική προγραμματισμό κβαντικών υπολογιστών και μετάδοση backends.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Περιγράψουν την αρχιτεκτονική και τον στόχο του ProjectQ.
• Να γράφουν κβαντικά κύκλωμα χρησιμοποιώντας τη Python API του ProjectQ.
• Να χρησιμοποιούν συντάκτες και βελτιώσεις του ProjectQ.
• Να εφαρμόζουν διαφορετικούς πίσω αξόνες (backends) κβαντικών υπολογιστών ή προσομοιωτών με τη βοήθεια του ProjectQ.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική ομιλία και συζήτηση.
• Εξάσκηση προγραμματισμού κώδικα και κατασκευή κύκλων.
• Πρακτική εφαρμογή σε προσομοιωτές ή πίσω αξόνες (backends) κβαντικών υπολογιστών.

Ευελιξίες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η καθοδηγημένη εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε υπολογιστικούς επιστήμονες και μηχανικούς που επιθυμούν να κατανοήσουν τα βασικά αρχές της κβαντικής υπολογιστικής και να τα εφαρμόσουν στην ανάπτυξη αλγορίθμων για πρακτικές εφαρμογές με κβαντικούς υπολογιστές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχές της κβαντικής υπολογιστικής.
• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν αρχές της κβαντικής φυσικής σε υπολογιστικά μέθοδους.
• Να δημιουργούν αλγόριθμους για κβαντικούς υπολογιστές.
• Να λύνουν υπολογιστικά προβλήματα αποδοτικά με τη βοήθεια κβαντικών υπολογιστές.
• Να ενσωματώνουν κβαντικά συμπεριφορές σε υπάρχεις υπολογιστικά μοντέλα.
• Να αντιλαμβάνονται το δυναμικό της κβαντικής υπολογιστικής στην πρόοδο άλλων τεχνολογιών.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την οδηγία εκπαιδευτικού (μέσω διαδίκτου ή σε πραγματική χώρα), είναι καθορισμένη για ειδικευμένους σε αρχικό επίπεδο έως μέσο επίπεδο AI προфессионаλιστές και ιδρυτές AI που θέλουν να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της Quantum AI και τις δυνατές εφαρμογές της.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τις βασικές αρχές της κβαντικής μηχανικής όπως εφαρμόζονται στην κβαντική υπολογιστική.
• Κατανοήσουν το λειτουργικό πριγκίπιο των κβαντικών εφημερίδων και τη σχεδιαστική τους.
• Αναγνωρίσουν τη δυνατότητα της Quantum AI να επιβολεύσει πολλά βιομηχανικά τομέα.
• Σχεδιάσουν μια βασική κβαντική λογισμικού εξόρυξης κλίμακα.
• Εκτιμήσουν τις προκλήσεις και τις ανθρώπινες σκέψεις για τη Quantum AI.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάκτορα (online ή on-site) στο Ελλάδα απευθύνεται σε υπόδειξη-έως-μεσαίου επιπέδου ηγέτες επιχειρήσεων και τεχνολογίας που επιθυμούν να αντιληφθούν τους βασικούς κανόνες της κβαντικής υπολογιστικής και τη δυνατή της επίδραση σε βιομηχανίες όπως η κρυπτογράφηση, η λογιστική και οι προσομοιώσεις οικονομικών μοντέλων. Θα μάθουν επίσης πώς η κβαντική υπολογιστική μπορεί να εφαρμοστεί στον τομέα τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να αντιληφθούν τους βασικούς κανόνες της κβαντικής υπολογιστικής, συμπεριλαμβανομένων των qubits και της κβαντικής αναδεικυλότητας.
• Να αναγνωρίσουν δυνατές εφαρμογές της κβαντικής υπολογιστικής στην κρυπτογράφηση, λογιστική και προσομοιώσεις οικονομικών μοντέλων.
• Να είναι γνωριμόι με τις προσεχείς περιορισμούς και τις μελλοντικές ανάπτυξης της κβαντικής τεχνολογίας.
• Να αναγνωρίσουν τα βασικά στοιχεία των κβαντικών αλγορίθμων και την επίδρασή τους στις επιχειρηματικές προκλήσεις.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές αρχές του κβαντικού υπολογισμού και Q# καθώς προχωρούν στην ανάπτυξη απλών κβαντικών προγραμμάτων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Quantum Development Kit του Microsoft.
• Κατανοήστε τις έννοιες πίσω από τον κβαντικό υπολογισμό.
• Δημιουργία, δοκιμή, εκτέλεση και αντιμετώπιση προβλημάτων ενός κβαντικού προγράμματος χρησιμοποιώντας τα Q#, Visual Studio και έναν τοπικό προσομοιωτή κβαντικών υπολογιστών.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε υπολογιστικούς επιστήμονες που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να επεξεργαστούν και να εκτελέσουν ένα κβαντικό κύκλωμα χρησιμοποιώντας το IBM Quantum Experience.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν τη δημιουργία κβαντικών κύκλων.
• Να βελτιώσουν ακριβότητα σε κβιμπιτς χρησιμοποιώντας το IBM Quantum Experience και τις προσομοιώσεις του.
• Να ελέγχουν τη συμπεριφορά των πύλων χρησιμοποιώντας το αντίστοιχο ενδογενές πύλων.
• Να προγραμματίζουν τη χρονική διάρκεια γεγονότων πύλων.

Αυτή η εκπαίδευση με εξαγωγό, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για τη δημιουργία GPU-επιταχυνμένων αναλυτικών και πλυθμού δεδομένων, workflows, και οπτικοποιήσεων, εφαρμόζοντας μηχανικές μέθοδους μάθησης, όπως το XGBoost, cuML κλπ.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοdel από δεδομένα με NVIDIA RAPIDS.
• Να κατανοήσουν τις πληροφορίες, συστατικά και πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Να χρησιμοποιήσουν GPUs για να επιταχύνουν από κάθε πλευρά τους πίπτοντες αναλυτικούς και δεδομένων.
• Να υλοποιήσουν GPU-επιταχυνμένη προετοίμαση δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Να μάθουν πώς να εκτελούν μηχανικές εργασίες μάθησης με XGBoost και cuML αλγόριθμους.
• Να δημιουργήσουν οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εκτελούν γράφημα ανάλυση με cuXfilter και cuGraph.