Advanced CUDA-Q Workshop歡迎同學們踴躍報名參加

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Advanced CUDA-Q Workshop

加入我們的CUDA-Q 探索之旅，一起探討量子演算法、機器學習與生成式 AI 的整合潛力，開啟量子計算的全新可能！此次工作坊將帶來豐富的實作課程，包括CUDA-Q快速入門，以及一系列應用案例，如可學習量子漫步（結合機器學習與量子計算）和運用擴散模型進行量子電路合成（以生成式 AI 賦能量子計算）。此外，我們將深入探索CUDA-QX高效函式庫，特別是量子化學中的混合求解器，加速混合量子-經典系統的技術突破。

日期: 114年03月07日(五)
時間：14:00~16:30
地點: 中原大學知行領航館2樓 (桃園市中壢區新中北路499號)

人數：100人(中原學生保留40人，校外60人)
若報名人數過多，由主辦單位決定參加的人數。
報名期限：114年2月24日截止（將會在2月28日通知錄取者）
備註：請自行準備筆
報名網址：https://forms.gle/VfyDrDVXuFKvh97r8

課程大綱：

1. CUDA-Q 介紹與 AI 在量子計算中的應用

  • CUDA-Q 基本概念與架構

  • AI 在量子計算中的角色與發展趨勢

  • CUDA-Q 在量子演算法中的優勢與應用場景

 

2. 實作 I：CUDA-Q 學術版快速入門

  • CUDA-Q 開發環境設定

  • 基礎量子程式撰寫與執行

  • 簡單量子演算法示範

3. 實作 II：可學習量子漫步

  • 量子漫步的基本概念

  • 如何將機器學習與量子計算結合

  • 使用 CUDA-Q 進行可學習量子漫步的實作

4. 實作 III：使用 AI 生成量子電路

  • 生成式 AI 在量子計算中的應用

  • 擴散模型如何幫助量子電路合成

  • 使用 CUDA-Q 進行 AI 驅動的量子電路設計

5. 實作 IV：CUDA-QX 在量子化學中的應用

  • CUDA-QX 函式庫介紹與優化特性

  • 混合量子-經典求解器的應用

  • 使用 CUDA-QX 進行量子化學計算實作

講師：
王勻遠(Pika Wang) ‧ 解決方案架構師 ‧ NVIDIA AI科技中心
張晏瑞(Yen-Jui Chang) ‧ 助理教授 ‧ 中原大學智慧運算碩士學程

助教：
孫偉芳(Johnson Sun) ‧ 解決方案架構師 ‧ NVIDIA AI科技中心
林仰賢(Yang-Hsien Lin) ‧ 資深解決方案架構師 ‧ NVIDIA AI科技中心

活動聯絡人：
張晏瑞助理教授 (aceest@cycu.edu.tw) , or
林雅婷行政助理(upicbd@cycu.edu.tw),or
莫坤儀行政助理(justforwork1220@cycu.edu.tw)