Corso di formazione Computazione Quantistica Pratica

Questo training live guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti di alto livello che desiderano sfruttare il calcolo quantistico per migliorare le capacità di intelligenza artificiale.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i sistemi ibridi AI-quantistici e le loro potenziali applicazioni.
• Implementare algoritmi di machine learning quantistico.
• Ottimizzare modelli AI utilizzando risorse di calcolo quantistico.
• Superare le sfide nel ricalibrare e integrare sistemi AI quantistici.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare l'ecosistema Anaconda per acquisire, gestire e distribuire pacchetti e flussi di lavoro di analisi dei dati in un'unica piattaforma.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Anaconda componenti e librerie.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche e i vantaggi di Anaconda.
• Gestisci pacchetti, ambienti e canali utilizzando Anaconda Navigator.
• Usa i pacchetti Conda, R e Python per l'analisi scientifica dei dati e l'apprendimento automatico.
• Scopri alcuni casi d'uso pratici e tecniche per la gestione di più ambienti di dati.

Google Willow è una piattaforma di calcolo quantistico accessibile via cloud progettata per supportare l'esperimentazione, lo sviluppo di algoritmi e la ricerca quantistica applicata.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano esplorare casi d'uso pratici del calcolo quantistico utilizzando Google Willow.

Al termine di questo training, i partecipanti acquisiranno la capacità di:

• Navigare efficacemente nell'ambiente di Google Willow.
• Valutare applicazioni del calcolo quantistico nel mondo reale in vari settori.
• Eseguire e interpretare algoritmi quantistici per contesti di business e ricerca.
• Valutare la fattibilità e l'impatto delle soluzioni quantistiche emergenti.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate da esperti e discussioni applicative.
• Esercizi pratici che incorporano strumenti quantistici e flussi di lavoro.
• Sperimentazione in tempo reale all'interno dell'ambiente Google Willow.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo corso possono essere organizzate per supportare requisiti specifici di settore o obiettivi di ricerca.

Google Willow è una piattaforma di calcolo quantico basata sul cloud che consente ai sviluppatori e ricercatori di progettare, testare ed eseguire algoritmi quantistici.

Questo training guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano costruire algoritmi quantistici e eseguirli su Google Willow.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare e strutturare circuiti quantistici per utilizzi sperimentali e applicativi.
• Distribuire algoritmi quantistici utilizzando l'interfaccia e le API di Google Willow.
• Valutare il comportamento degli algoritmi e ottimizzare i flussi di lavoro quantistici.
• Integrare tecniche quantistiche in pipeline computazionali più ampie.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate con dimostrazioni tecniche.
• Compiti pratici ed esercizi di codifica.
• Esperienza pratica in un ambiente live di Google Willow.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Programmi di formazione personalizzati per ricerche specializzate su algoritmi quantistici sono disponibili su richiesta.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'informatica quantistica mentre passano attraverso lo sviluppo di algoritmi destinati ai computer quantistici.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare circuiti quantistici.
• Controlla il comportamento del gate utilizzando la controparte nativa del gate.
• Migliora le imprecisioni dei quibit utilizzando Cirq.
• Scrivere ed eseguire un circuito quantistico da eseguire su un simulatore di computer quantistico basato su NISQ.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a partecipanti di livello base che desiderano comprendere i principi fondamentali del calcolo quantistico, esplorare le capacità di Google Willow e imparare come iniziare la programmazione quantistica.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi del calcolo quantistico e dei qubit.
• Esplorare Google Willow e le sue innovazioni nel correttore degli errori quantistici.
• Scrivere ed eseguire programmi quantistici di base utilizzando Qiskit.
• Identificare applicazioni reali del calcolo quantistico.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano apprendere e costruire la propria carriera in Data Science utilizzando Kaggle.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Scopri di più sulla scienza dei dati e sull'apprendimento automatico.
• Esplora l'analisi dei dati.
• Scopri di più su Kaggle e su come funziona.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per creare e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi più rapida dei dati.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
• Comprendere le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
• Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
• Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
• Implementa l'intera API e le funzioni Pandas.

ProjectQ è un framework software open-source per il calcolo quantistico in Python che consente agli utenti di esprimere circuiti quantistici e tradurli a diverse piattaforme hardware o simulatori quantistici. Il framework supporta ottimizzazioni avanzate, motori del compilatore e targeting dei back-end.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in sede) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare ProjectQ per la programmazione quantistica pratica e il targeting dei back-end.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Descrivere l'architettura e lo scopo di ProjectQ.
• Scrivere circuiti quantistici utilizzando l'API Python di ProjectQ.
• Utilizzare i motori del compilatore e le ottimizzazioni di ProjectQ.
• Targeting diversi back-end quantistici o simulatori utilizzando ProjectQ.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercizi di codifica pratici e costruzione di circuiti.
• Implementazione in laboratorio live targeting simulatori o hardware back-end.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzare.

La crittografia quantistica è un emergente paradigma di sicurezza che sfrutta i principi della meccanica quantistica.

Questo training guidato da istruttori (online o in presenza) si rivolge a specialisti intermedi che desiderano progettare sistemi sicuri utilizzando tecniche resistenti ai quantici e potenziate dai quantici su Google Willow.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire flussi di comunicazione sicuri utilizzando Google Willow.
• Valutare le minacce quantistiche ai protocolli di sicurezza classici.
• Applicare i concetti di distribuzione di chiavi quantistiche alle moderne infrastrutture.
• Implementare e testare primitive crittografiche potenziate dai quantici.

Formato del Corso

• Presentazioni guidate da istruttori e discussioni guidate.
• Esercizi pratici estesi e risoluzione di problemi applicati.
• Sperimentazione pratica utilizzando Google Willow in un ambiente laboratorio controllato.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per adattare questo training alle esigenze della vostra organizzazione, contattateci per le opzioni di personalizzazione.

La correzione degli errori quantistici è un approccio fondamentale per garantire calcoli affidabili su hardware quantistico rumoroso.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a specialisti di livello avanzato che desiderano progettare, testare e ottimizzare algoritmi quantistici tolleranti ai difetti utilizzando Google Willow.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare principi di correzione degli errori quantistici utilizzando ambienti reali e simulati di Willow.
• Costruire e analizzare qubit logici per il calcolo tollerante ai difetti.
• Valutare le prestazioni dei codici quantistici in diversi modelli di rumore.
• Sviluppare flussi di lavoro per la progettazione di algoritmi quantistici scalabili e resilienti.

Formato del Corso

• Discussioni guidate da esperti supportate da dimostrazioni tecniche.
• Esercizi applicati estesi focalizzati sulla correzione degli errori e sui test di stabilità.
• Esperienza pratica con Google Willow in un ambiente dedicato al laboratorio quantistico.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Se la vostra organizzazione richiede una versione personalizzata di questo training, contattateci per le opzioni di personalizzazione.

Questo corso di formazione guidato dal docente in Italia (online o in sede) è rivolto a scienziati dell'informazione e ingegneri che desiderano comprendere i principi del calcolo quantistico e utilizzarli per sviluppare algoritmi per implementazioni su computer quantistici.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti del calcolo quantistico.
• Capire e applicare concetti della fisica quantistica nei metodi computazionali.
• Creare algoritmi per computer quantistici.
• Risolvere problemi computazionali in modo efficiente con i computer quantistici.
• Integrare comportamenti quantistici nei modelli computazionali esistenti.
• Percepire il potenziale del calcolo quantistico nello sviluppo di altre tecnologie.

Questo training interattivo guidato dall'instructor (online o in presenza) è rivolto a professionisti e ricercatori di livello principiante a intermedio nell'ambito dell'intelligenza artificiale che desiderano comprendere i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale Quantistica (Quantum AI) e le sue potenziali applicazioni.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi base della meccanica quantistica come si applicano al calcolo quantistico.
• Capire il funzionamento degli algoritmi quantistici e la loro implementazione.
• Riconoscere il potenziale dell'Intelligenza Artificiale Quantistica nel rivoluzionare diverse industrie.
• Sviluppare un modello di base di machine learning quantistico.
• Valutare le sfide e le considerazioni etiche dell'Intelligenza Artificiale Quantistica.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia, i partecipanti impareranno i fondamenti dell'informatica quantistica e Q# mentre passano attraverso lo sviluppo di semplici programmi quantistici.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare il kit di sviluppo quantistico di Microsoft.
• Comprendi i concetti alla base dell'informatica quantistica.
• Compilare, testare, eseguire e risolvere i problemi di un programma quantistico utilizzando Q#, Visual Studio e un simulatore di calcolo quantistico locale.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e sviluppatori che desiderano utilizzare RAPIDS per costruire pipeline di dati, flussi di lavoro e visualizzazioni accelerate da GPU, applicando algoritmi di machine learning come XGBoost, cuML, ecc.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per costruire modelli di dati con NVIDIA RAPIDS.
• Comprendere le funzionalità, i componenti e i vantaggi di RAPIDS.
• Sfruttare le GPU per accelerare pipeline end-to-end di dati e analisi.
• Implementare la preparazione dei dati e l'ETL accelerati da GPU con cuDF e Apache Arrow.
• Imparare come eseguire compiti di machine learning con algoritmi XGBoost e cuML.
• Creare visualizzazioni dei dati ed eseguire l'analisi grafica con cuXfilter e cuGraph.