国产极品粉嫩福利姬萌白酱_伊人WWW22综合色_久久精品a一国产成人免费网站_法国啄木乌AV片在线播放

量子思維課程

課程背景
量(liang)(liang)子(zi)物理(li)、計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)機科(ke)(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)與(yu)信息科(ke)(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)相(xiang)結合(he)而產生的新興交叉學(xue)(xue)(xue)(xue)科(ke)(ke)(ke)，量(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)與(yu)量(liang)(liang)子(zi)信息是(shi)未(wei)來物理(li)學(xue)(xue)(xue)(xue)和信息學(xue)(xue)(xue)(xue)發展(zhan)(zhan)的重大方(fang)向之一。從(cong)量(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)重要理(li)論(lun)算(suan)(suan)(suan)法到在(zai)測量(liang)(liang)和操控量(liang)(liang)子(zi)系統(tong)方(fang)面取(qu)得(de)突破性實(shi)驗(yan)進(jin)展(zhan)(zhan)。量(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)講解(jie)量(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)的基(ji)本知(zhi)識，重要理(li)論(lun)和方(fang)法；了解(jie)量(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)的前沿科(ke)(ke)(ke)研進(jin)展(zhan)(zhan)，培養(yang)量(liang)(liang)子(zi)科(ke)(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)思(si)維(wei)方(fang)法與(yu)科(ke)(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)素養(yang)，應(ying)用量(liang)(liang)子(zi)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)問題(ti)的思(si)維(wei)能力。

授課形式
理論講解 案(an)例分(fen)析(xi) 視頻(pin)分(fen)享 課堂(tang)練習 實戰演練 小組研討 互(hu)動(dong)答(da)疑

課程大綱
量子計算工程現狀與未來發展
第一章 量子計算綜述
(一) 量子概念綜述
1. 什么是量子
2. 什么是量子比特
3. 什么是量子計算
4. 疊加
5. 糾纏
6. 量子干擾
(二) 量子計算工作原理
1. 量子計算機有三個主要部分
2. 量子比特存儲方法
3. 量子比特發射(she)

第二章 量子計算硬件技術路線
(一) 超導量子計算
(二) 分布式超導量子計算
(三) 光量子計算
(四) 囚禁離子量子計算
(五) 硅基(ji)量子計算

第三章 量子計算現狀
(一) 量子計算理論現狀
(二) 量子計算硬件現狀
(三) 量子計算軟件現狀
(四) 量子計算工程現(xian)狀

第四章 量子計算算法及應用
(五) 量子計算理論
(六) 量子計算架構
(七) 量子計算算法
(八) 量子計算應用

第五章 量子計算工程化應用
(一) 量子模擬
(二) 加密
(三) 優化
(四) 量子機器學習
(五) 搜索

第六章 量子計算未來發展趨勢
(一) 光量子計算機
(二) 量子計算機原型
(三) 量子計算云服務發展分析
(四) 行業發展意義
(五) 發展驅動因素
(六) 服務模式狀況
(七) 量子云平臺發展現狀
(八) 量子云計算測評體系(xi)

類腦智能：類腦神經計算現狀及發展趨勢
第一章 類腦技術現狀
(九) 類腦智能的國內外發展現狀
(十) 類腦智能的未來發展重點
1. 腦機接口
2. 神經形態硬件
3. 機器學習
4. 混合現實
5. 認知計算
6. 類腦智能機器人
(十一) 類腦智能總體發(fa)展趨(qu)勢

第二章 類腦神經計算算法
(一) 新一代神經形態計算
(二) 類腦計算算法
(三) 類腦計算軟件
(四) 仿生自我學習
(五(wu)) 人工智能體

第三章 類腦神經計算芯片
(一) 人工神經網絡的類腦芯片
(二) 脈沖神經網絡芯片
(三) 人工/脈沖神經網絡的異構融合芯片
(四) 神經元編程的(de)腦仿真(zhen)模(mo)擬芯片

第四章 類腦計算發展趨勢
(一) 類腦計算數據的發展趨勢
(二) 類腦芯片的發展趨勢
(三) 類腦模型架構的發展趨勢
(四) 神經(jing)形態芯(xin)片未來對AI的影響

輕量化算法：端側設備的輕量化算法適配
第一章 模型輕量化概要
(一) 為什么要訓練輕量化模型
(二) 大模型模型輕量化(hua)實踐路(lu)徑

第二章 型輕量化算法
(一) 端側設備的輕量化算法適配
(二) 模型預處理
(三) 模型微調
(四) 提示學習

第三章 模型整體結構優化和選擇
(一) 模型結構性能評測
(二) 模型結構選擇
(三) 模型結構優化(hua)

第四章 模型剪枝理論與實踐
(一) 模型剪枝基礎
(二) 非結構化連接剪枝
(三) 結構化剪枝(權重篇)
(四) 結構化剪枝(稀疏權重篇)
(五) 結構化剪枝(因子篇)
(六(liu)) 結(jie)構化剪枝(重建篇)

第五章 模型量化理論與實踐
(一) 模型量化基礎
(二) 二值模型量化(基礎篇)
(三) 二值模型量化(重建篇)
(四) 8位量化(KL散度篇)
(五) 8位量化(非對稱篇)
(六) 混合精度(du)量化(hua)

第六章 模型蒸餾理論與實踐
(一) 知識蒸餾基礎
(二) distiller介紹
(三) 知識蒸餾框架(優化目標篇)
(四) 知識蒸餾框架(jia)(特征匹配篇)

第七章 模型優化框架使用
(一) 結構化模型剪枝實戰-項目背景
(二) 8位模型量化實戰-量化校準表生成
(三) 8位模型量化實戰
(四) 模型優化開源工具(ju)Distiller

量子思維課程