Kursplan

Introduktion till kvant-AI-integration

  • Motiveringar för hybrid kvant-klassisk intelligens
  • Nyckelmöjligheter och aktuella teknologibegränsningar
  • Positionering av Google Willow inom kvant-AI-landskapet

Google Willow Arkitektur och Funktioner

  • Systemöversikt och verktygskedjastruktur
  • Stödda kvantoperationer och funktionsuppsättning
  • APIs för avancerade experiment

Hybrid Kvant-Klassiska Modeller

  • Partitionering av uppgifter mellan kvant- och klassiska komponenter
  • Datakodningsstrategier för kvantförbättrad inlärning
  • State preparation and measurement workflows (Tillståndsberedande och mätarbearbetssätt)

Kvant Maskininlärningsalgoritmer

  • Variationskvantkretsar för AI-uppgifter
  • Kvantalgoritmer och funktionsavbildningar
  • Optimeringslåp för hybridmodeller

Bygga Kvant-AI-pipeliner med Willow

  • Utveckla hybridmodeller från början till slut
  • Kombinera Willow med TensorFlow Quantum
  • Testa och validera kvant-AI-prototyper

Prestandoptimering och resursmanagement

  • Noise-aware AI model development (Brusmedvetet AI-modellutveckling)
  • Hantering av beräkningsbegränsningar i hybrid-system
  • Beteckning av kvant-AI-prestanda

Tillämpningar och kommande användningsfall

  • Kvantförbättrad dataanalys
  • AI-driven optimering med kvantacceleration
  • Cross-industry adoption potential (Korsindustriell adoptionspotential)

Framtidsutvecklingar inom kvant-AI-konvergens

  • Roadmaps för storskaliga kvant-AI-system
  • Arkitekturframsteg och hårdvaruevolution
  • Forskningsriktningar som formar kvant-AI-främsta kanten

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för kvantberäkningskoncept
  • Erfarenhet av maskininlärningsramverk
  • Bekantskap med hybrid kvant-klassiska arbetsflöden

Målgrupp

  • AI-ingenjörer
  • Maskininlärningsspecialister
  • Kvantberäkningsforskare
 21 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier