Khoa Học Tính Toán Kuantum Thực Tế Khóa Học Đào Tạo

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các chuyên gia cấp cao muốn lợi dụng tính toán lượng tử để nâng cao khả năng của trí tuệ nhân tạo.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu về các hệ thống AI-quantum lai và các ứng dụng tiềm năng của chúng.
• Triển khai các thuật toán học máy lượng tử.
• Tối ưu hóa các mô hình AI bằng các tài nguyên tính toán lượng tử.
• Khắc phục các thách thức trong việc mở rộng quy mô và tích hợp các hệ thống AI lượng tử.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

Tổng quan

Các nhà cung cấp dịch vụ Communications (CSP) đang phải đối mặt với áp lực giảm chi phí và tối đa hóa doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (ARPU), đồng thời đảm bảo trải nghiệm khách hàng tuyệt vời, nhưng khối lượng dữ liệu vẫn tiếp tục tăng. Lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm gộp (CAGR) là 78% đến năm 2016, đạt 10,8 exabyte mỗi tháng.

Trong khi đó, các CSP đang tạo ra lượng lớn dữ liệu, bao gồm hồ sơ chi tiết cuộc gọi (CDR), dữ liệu mạng và dữ liệu khách hàng. Các công ty khai thác đầy đủ dữ liệu này sẽ có lợi thế cạnh tranh. Theo một khảo sát gần đây của The Economist Intelligence Unit, các công ty sử dụng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có mức tăng trưởng năng suất từ 5-6%. Tuy nhiên, 53% các công ty chỉ khai thác một nửa dữ liệu có giá trị của họ, và một phần tư số người được hỏi nhận thấy rằng một lượng lớn dữ liệu hữu ích vẫn chưa được khai thác. Khối lượng dữ liệu quá lớn khiến việc phân tích thủ công là bất khả thi, và hầu hết các hệ thống phần mềm cũ không thể đáp ứng được, dẫn đến việc dữ liệu có giá trị bị loại bỏ hoặc bỏ qua.

Với phần mềm big data có tốc độ cao, khả năng mở rộng của Big Data & Analytics, các CSP có thể khai thác tất cả dữ liệu của họ để đưa ra quyết định tốt hơn trong thời gian ngắn hơn. Các sản phẩm và kỹ thuật khác nhau của Big Data cung cấp một nền tảng phần mềm hoàn chỉnh để thu thập, chuẩn bị, phân tích và trình bày thông tin chi tiết từ big data. Các lĩnh vực ứng dụng bao gồm giám sát hiệu suất mạng, phát hiện gian lận, phát hiện khách hàng rời bỏ và phân tích rủi ro tín dụng. Các sản phẩm của Big Data & Analytics có thể mở rộng để xử lý terabyte dữ liệu, nhưng việc triển khai các công cụ này đòi hỏi một hệ thống cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây mới như Hadoop hoặc bộ xử lý tính toán song song quy mô lớn (KPU, v.v.).

Khóa học này về BI Big Data cho Telco bao gồm tất cả các lĩnh vực mới nổi mà các CSP đang đầu tư để tăng năng suất và mở ra các nguồn doanh thu mới. Khóa học sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện 360 độ về BI Big Data trong Telco để các nhà quản lý và người ra quyết định có thể có một cái nhìn tổng quan rộng rãi và toàn diện về các khả năng của BI Big Data trong Telco để tăng năng suất và doanh thu.

Mục tiêu khóa học

Mục tiêu chính của khóa học là giới thiệu các kỹ thuật tình báo nghiệp vụ Big Data mới trong 4 lĩnh vực của Telecom Business (Marketing/Bán hàng, Vận hành Mạng, Vận hành Tài chính và Quan hệ Khách hàng Management). Sinh viên sẽ được giới thiệu những điều sau:

• Giới thiệu về Big Data - 4Vs (khối lượng, tốc độ, sự đa dạng và tính xác thực) trong Big Data - Tạo, trích xuất và quản lý từ góc độ Telco
• Phân tích Big Data khác với phân tích dữ liệu cũ như thế nào
• Chứng minh tính hợp lý của Big Data trong nội bộ - Góc độ Telco
• Giới thiệu về Hệ sinh thái Hadoop - làm quen với tất cả các công cụ Hadoop như Hive, Pig, SPARC - khi nào và làm thế nào chúng được sử dụng để giải quyết các vấn đề Big Data
• Cách trích xuất Big Data để phân tích cho các công cụ phân tích - cách Business Analysis có thể giảm bớt các điểm khó khăn của họ trong việc thu thập và phân tích dữ liệu thông qua cách tiếp cận bảng điều khiển Hadoop tích hợp
• Giới thiệu cơ bản về phân tích thông tin chi tiết, phân tích trực quan và phân tích dự đoán cho Telco
• Phân tích rời bỏ khách hàng và Big Data - cách phân tích Big Data có thể giảm thiểu tình trạng rời bỏ khách hàng và sự không hài lòng của khách hàng trong Telco - các nghiên cứu điển hình
• Phân tích lỗi mạng và lỗi dịch vụ từ siêu dữ liệu mạng và IPDR
• Phân tích tài chính - gian lận, lãng phí và ước tính ROI từ dữ liệu bán hàng và vận hành
• Vấn đề thu hút khách hàng - Tiếp thị mục tiêu, phân khúc khách hàng và bán chéo từ dữ liệu bán hàng
• Giới thiệu và tóm tắt tất cả các sản phẩm phân tích Big Data và vị trí của chúng trong không gian phân tích Telco
• Kết luận - cách tiếp cận từng bước để giới thiệu Big Data Business Intelligence trong tổ chức của bạn

Đối tượng mục tiêu

• Nhà vận hành mạng, Quản lý tài chính, Quản lý CRM và các nhà quản lý IT hàng đầu trong văn phòng CIO của Telco.
• Nhà phân tích Business trong Telco
• Quản lý/Nhà phân tích văn phòng CFO
• Quản lý vận hành
• Quản lý QA

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học các nguyên tắc cơ bản của điện toán lượng tử khi họ từng bước phát triển các thuật toán nhắm mục tiêu đến máy tính lượng tử.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tạo các mạch lượng tử.
• Kiểm soát hành vi của cổng bằng chính đối tác bản địa của cổng đó.
• Cải thiện độ chính xác của qubit bằng Cirq.
• Viết và thực thi một mạch lượng tử để chạy trên trình mô phỏng máy tính lượng tử dựa trên NISQ.

Dữ liệu lớn là các tập dữ liệu có dung lượng và độ phức tạp quá lớn khiến phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể đáp ứng được. Những thách thức của dữ liệu lớn bao gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, truyền tải, trực quan hóa, truy vấn, cập nhật và bảo mật thông tin.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt, có thể được tổ chức online hoặc tại chỗ, được hướng đến những người tham gia có trình độ cơ bản muốn hiểu những nguyên tắc cơ bản của tính toán lượng tử, khám phá khả năng của Google Willow và học cách bắt đầu lập trình lượng tử.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của tính toán lượng tử và qubit.
• Khám phá Google Willow và các tiến bộ trong việc sửa lỗi lượng tử.
• Viết và thực thi các chương trình lượng tử cơ bản bằng Qiskit.
• Xác định các ứng dụng thực tế của tính toán lượng tử.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

ProjectQ là một khung phần mềm tính toán quantum nguồn mở trong Python, giúp người dùng biểu diễn các mạch quantum và dịch chúng sang nhiều loại thiết bị hoặc máy mô phỏng quantum ở phía sau. Khung này hỗ trợ tối ưu hóa nâng cao, bộ biên dịch và mục tiêu phía sau.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà phát triển trung cấp muốn hiểu và áp dụng ProjectQ cho lập trình quantum thực tế và dịch thuật phía sau.

Sau khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Mô tả kiến trúc và mục đích của ProjectQ.
• Lập trình mạch quantum bằng API Python của ProjectQ.
• Sử dụng các bộ biên dịch và tối ưu hóa của ProjectQ.
• Nhắm mục tiêu đến các thiết bị hoặc máy mô phỏng quantum khác nhau bằng ProjectQ.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các bài tập lập trình và xây dựng mạch thực tế.
• Triển khai lab trực tiếp nhắm mục tiêu đến máy mô phỏng hoặc thiết bị phía sau.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm này, được thiết kế cho các nhà khoa học máy tính và kỹ sư muốn hiểu các nguyên lý của tính toán lượng tử và áp dụng chúng vào việc phát triển các thuật toán cho các máy tính lượng tử.

Đến hết khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu các cơ sở của tính toán lượng tử.
• Hiểu và áp dụng các khái niệm vật lý lượng tử vào các phương pháp tính toán.
• Tạo ra các thuật toán cho máy tính lượng tử.
• Giải quyết các vấn đề tính toán một cách hiệu quả với máy tính lượng tử.
• Tích hợp các hành vi lượng tử vào các mô hình tính toán hiện có.
• Nhìn thấy tiềm năng của tính toán lượng tử trong việc thúc đẩy các công nghệ khác.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp, tổ chức trực tuyến hoặc tại cơ sở, được thiết kế cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) từ cấp độ cơ bản đến trung cấp muốn hiểu những nguyên lý cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Lượng tử (Quantum AI) và các ứng dụng tiềm năng của nó.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu rõ các nguyên lý cơ bản của cơ học lượng tử khi áp dụng vào tính toán lượng tử.
• Hiểu cách hoạt động của các thuật toán lượng tử và cách triển khai chúng.
• Nhận thức tiềm năng của Quantum AI trong việc cách mạng hóa các ngành công nghiệp.
• Phát triển một mô hình học máy lượng tử cơ bản.
• Đánh giá các thách thức và các vấn đề đạo đức của Quantum AI.

Khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến các nhà lãnh đạo kinh doanh và công nghệ có trình độ từ cơ bản đến trung cấp muốn hiểu về các nguyên lý cơ bản của tính toán lượng tử và tiềm năng tác động đến các ngành như mật mã học, hậu cần và mô hình hóa tài chính, cũng như cách áp dụng tính toán lượng tử trong các lĩnh vực của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu về các nguyên lý cơ bản của tính toán lượng tử, bao gồm qubits và quấn lượng tử.
• Nhận diện các ứng dụng tiềm năng của tính toán lượng tử trong mật mã học, hậu cần và mô hình hóa tài chính.
• Nắm bắt được giới hạn hiện tại và phát triển tương lai của công nghệ lượng tử.
• Nhận ra các nguyên tắc cơ bản của các thuật toán lượng tử và tác động của chúng đến các thách thức kinh doanh.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, người tham gia sẽ học các nguyên tắc cơ bản của điện toán lượng tử và Q# khi họ từng bước phát triển các chương trình lượng tử đơn giản.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Quantum Development Kit của Microsoft.
• Hiểu các khái niệm đằng sau điện toán lượng tử.
• Xây dựng, kiểm tra, thực thi và khắc phục sự cố một chương trình lượng tử bằng cách sử dụng Q#, Visual Studio và trình mô phỏng điện toán lượng tử cục bộ.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà khoa học máy tính muốn tạo, chỉnh sửa và gọi một mạch lượng tử bằng IBM Quantum Experience.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tạo mạch lượng tử.
• Sửa sai lệch trong qubit bằng IBM Quantum Experience và các mô phỏng của nó.
• Điều khiển hành vi của cổng bằng cách sử dụng bộ đàm thoại bản địa của cổng.
• Lập lịch thời gian các sự kiện cổng.

Khóa học trực tiếp của giáo viên (trực tuyến hoặc trực tiếp tại cơ sở) này được hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các pipeline, luồng làm việc, và hình ảnh trực quan được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, và các thuật toán khác.

Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu về các tính năng, thành phần, và lợi ích của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các pipeline dữ liệu và phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
• Thực hiện chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Học cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh trực quan dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.