Návrh Školení

Úvod do integrace kvantové-AI

  • Pohnutky pro hybridní kvantově-klasickou inteligenci
  • Klíčové příležitosti a aktuální technologické bariéry
  • Postavení Google Willow v kvantovém-AI panoramatu

Architektura a schopnosti Google Willow

  • Přehled systému a struktury nástrojové sady
  • Podporované kvantové operace a sada funkcí
  • Rozhraní API pro pokročilou experimentaci

Hybridní kvantově-klasické modely

  • Oddělování úkolů mezi kvantovými a klasickými komponentami
  • Strategie kodování dat pro kvantově vylepšené učení
  • Pracovní postupy přípravy a měření stavů

Algoritmy kvantového strojového učení

  • Variabilní kvantové obvody pro úlohy AI
  • Kvantové jádra a zobrazení funkcí
  • Optimalizační smyčky pro hybridní modely

Vytváření kvantově-AI kanálů s Willow

  • Vývoj hybridních modelech od začátku do konce
  • Kombinace Willow a TensorFlow Quantum
  • Testování a ověřování prototypů kvantové-AI

Optimalizace výkonu a správa zdrojů

  • Rozvoj modelů AI s ohledem na šumy
  • Správa omezení výpočetní kapacity v hybridních systémech
  • Porovnávání výkonu kvantově-AI systémů

Aplikace a vznikající použití

  • Kvantově vylepšená analýza dat
  • Optimalizace AI s kvantovou urychlením
  • Potenciál přijetí napříč odvětvími

Budoucí trendy v konvergenci kvantové-AI

  • Plány na rozsáhlé systémy kvantové-AI
  • Postup v architektuře a evoluci hardware
  • Směry výzkumu tvarující hranici kvantové-AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Chápání konceptů kvantového výpočtu
  • Zkušenosti s rámy strojového učení
  • Přehled hybridních kvantově-klasických pracovních postupů

Cílová skupina

  • Inženýři AI
  • Odborníci na strojové učení
  • Výzkumníci kvantového výpočtu
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (1)

Nadcházející kurzy

Související kategorie