Practical Quantum Computing Eğitimi

Bu, Data Science ve Artificial Intelligence (AI)'a 5 günlük bir giriş dersidir.

Ders, örnekler ve alıştırmalarla Python kullanılarak sunulmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için kuantum hesaplamayı kullanmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hibrit yapay zeka-kuantum sistemlerini ve potansiyel uygulamalarını anlayabilecektir.
• Kuantum makine öğrenimi algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Yapay zeka modellerini kuantum hesaplama kaynaklarını kullanarak optimize edebilecektir.
• Kuantum yapay zeka sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve entegrasyonundaki zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi iş akışlarını (model eğitimi, doğrulama ve dağıtım dahil) otomatikleştirmek ve yönetmek isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir ve Apache Airflow kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi iş akışı düzenlemesi için Apache Airflow'i ayarlamak.
• Veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama görevlerini otomatikleştirmek.
• Airflow'u makine öğrenimi çerçeveleri ve araçlarıyla entegre etmek.
• Otomatikleştirilmiş işlem hatları kullanarak makine öğrenimi modellerini dağıtmak.
• Üretim ortamında makine öğrenimi iş akışlarını izlemek ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), paketleri ve veri analizi iş akışlarını tek bir platformda yakalamak, yönetmek ve dağıtmak için Anaconda ekosistemini kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Anaconda bileşenlerini ve kütüphanelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Anaconda'ün temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• Anaconda Navigator kullanarak paketleri, ortamları ve kanalları yönetmek.
• Veri bilimi ve makine öğrenimi için Conda, R ve Python paketlerini kullanmak.
• Çoklu veri ortamlarını yönetmek için bazı pratik kullanım durumlarını ve teknikleri öğrenmek.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, kuantum bilgisayalarını hedefleyen algoritmaların geliştirilmesi sürecini adım adım takip ederek kuantum hesaplamanın temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum devreleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Kapının yerel karşılığı kullanarak kapı davranışını kontrol etmek.
• Cirq kullanarak kübit doğruluğunu artırmak.
• NISQ tabanlı bir kuantum bilgisayar simülatöründe çalışacak bir kuantum devresi yazmak ve çalıştırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuantum hesaplamanın temellerini anlamak, Google Willow’un yeteneklerini keşfetmek ve kuantum programlamaya nasıl başlayacaklarını öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum hesaplamanın ve kübitlerin prensiplerini anlayabilecektir.
• Google Willow ve kuantum hata düzeltmedeki ilerlemelerini keşfedebilecektir.
• Qiskit kullanarak temel kuantum programları yazıp çalıştırabilecektir.
• Kuantum hesaplamanın gerçek dünya uygulamalarını belirleyebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Data Science kullanarak kariyerlerini geliştirmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinin.
• Veri analitiğini keşfedin.
• Kaggle hakkında bilgi edinin ve nasıl çalıştığını öğrenin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ProjectQ hakkında bilgi edinmek ve bunu kuantum programları uygulamak için nasıl kullanacağını öğrenmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ProjectQ'ün ne olduğunu ve ne için kullanıldığını öğrenmek.
• ProjectQ çerçevesini kullanarak kuantum programlama yapmak.
• Kuantum programlarını herhangi bir arka uca çevirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuantum hesaplamanın arkasındaki prensipleri anlamak ve bunları kuantum bilgisayarı uygulamaları için algoritmalar geliştirmede kullanmak isteyen bilgisayar bilimcileri ve mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum hesaplamanın temellerini kavrayabilecek.
• Kuantum fiziği kavramlarını hesaplama yöntemlerine anlayabilecek ve uygulayabilecek.
• Kuantum bilgisayarlar için algoritmalar oluşturabilecek.
• Kuantum bilgisayarlar ile hesaplama problemlerini verimli bir şekilde çözebilecek.
• Mevcut hesaplama modellerine kuantum davranışlarını entegre edebilecek.
• Kuantum hesaplamanın diğer teknolojilerin ilerlemesindeki potansiyelini algılayabilecek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel düzeyden orta düzeydeki Yapay Zeka uzmanları ve Yapay Zeka araştırmacıları için tasarlanmıştır. Katılımcılar, Kuantum Yapay Zekanın temellerini ve potansiyel uygulamalarını anlamayı hedefleyecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum mekaniğinin temel prensiplerini, kuantum hesaplamaya nasıl uygulandığını kavrayabilecektir.
• Kuantum algoritmalarının nasıl çalıştığını ve bunların nasıl uygulanacağını anlayabilecektir.
• Kuantum Yapay Zekanın çeşitli sektörlerde devrim yaratma potansiyelini fark edebilecektir.
• Temel bir kuantum makine öğrenimi modeli geliştirebilecektir.
• Kuantum Yapay Zekanın zorluklarını ve etik hususlarını değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), şifreleme, lojistik ve finansal modelleme gibi sektörlerde kuantum hesaplamanın temellerini ve potansiyel etkisini anlamak ve kuantum hesaplamanın kendi sektörlerinde nasıl uygulanabileceğini öğrenmek isteyen yeni başlayan ve orta düzeydeki iş ve teknoloji liderlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubitler ve kuantum dolanıklığı dahil olmak üzere kuantum hesaplamanın temel prensiplerini anlayabilecektir.
• Şifreleme, lojistik ve finansal modellemede kuantum hesaplamanın potansiyel uygulamalarını belirleyebilecektir.
• Kuantum teknolojisinin mevcut sınırlamaları ve gelecekteki gelişmeleri hakkında fikir edinebilecektir.
• Kuantum algoritmalarının temellerini ve iş zorlukları üzerindeki etkilerini tanıyabilecektir.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, kuantum hesaplamanın temellerini ve Q#'u öğrenirken basit kuantum programlarının geliştirilmesi sürecini adım adım inceleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft'in Kuantum Geliştirme Kitini kurmak ve yapılandırmak.
• Kuantum hesaplamanın arkasındaki kavramları anlamak.
• Q#, Visual Studio ve yerel bir kuantum hesaplama simülatörü kullanarak bir kuantum programı oluşturmak, test etmek, çalıştırmak ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IBM Quantum Experience kullanarak bir kuantum devresi oluşturmak, düzenlemek ve çalıştırmak isteyen bilgisayar bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kuantum devreleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• IBM Quantum Experience ve simülasyonlarını kullanarak kübitlerdeki hataları düzeltmek.
• Kapı davranışını, kapının yerel karşılığı kullanarak kontrol etmek.
• Kapı olaylarının zamanlamasını yapmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RAPIDS kullanarak GPU hızlandırılmış veri işlem hatları, iş akışları ve görselleştirmeler oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir; XGBoost, cuML gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulayarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NVIDIA RAPIDS ile veri modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• RAPIDS’nin özelliklerini, bileşenlerini ve avantajlarını anlamak.
• Uçtan uca veri ve analiz işlem hatlarını hızlandırmak için GPU’ları kullanmak.
• cuDF ve Apache Arrow ile GPU hızlandırılmış veri hazırlama ve ETL uygulamak.
• XGBoost ve cuML algoritmalarıyla makine öğrenimi görevlerini nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek.
• cuXfilter ve cuGraph ile veri görselleştirmeleri oluşturmak ve grafik analizi yapmak.