Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
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