Zkuste nás kontaktovat
 Doba trvání 21 hodiny

Návrh Školení

Úvod do integrace kvantové technologie a AI

  • Podněty pro hybridní kvantově-klasickou inteligenci
  • Klíčové příležitosti a aktuální technologické bariéry
  • Umístění Google Willow v oblasti kvantové AI

Architektura a schopnosti Google Willow

  • Přehled systému a struktura nástrojového řetězce
  • Podporované kvantové operace a sada funkcí
  • API pro pokročilé experimentování

Hybridní kvantově-klasické modely

  • Rozdělení úkolů mezi kvantové a klasické komponenty
  • Strategie kódování dat pro kvantově posílené učení
  • Workflowy pro přípravu stavů a měření

Algoritmy kvantového strojového učení

  • Variační kvantové obvody pro úkoly AI
  • Kvantové kladiva a mapy funkcí
  • Optimalizační smyčky pro hybridní modely

Vytváření pipeline pro kvantovou AI pomocí Willow

  • Vývoj hybridních modelů od začátku do konce
  • Kombinace Willow s TensorFlow Quantum
  • Testování a validace prototypů kvantové AI

Optimalizace výkonu a správa zdrojů

  • Vývoj AI modelů zohledňujících šum
  • Správa výpočetních omezení v hybridních systémech
  • Benchmarking výkonu kvantové AI

Aplikace a新兴í použití

  • Kvantově posílená analýza dat
  • AI řízená optimalizace s kvantovým zrychlením
  • Potenciál zavádění napříč odvětvími

Budoucí trendy v konvergenci kvantové technologie a AI

  • Roadmapy pro velkokapacitní systémy kvantové AI
  • Architektonické pokroky a evoluce hardwaru
  • Vědecké směry formující hranici kvantové AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení konceptů kvantového počítání
  • Znalost frameworků pro strojové učení
  • Oznámenost s hybridními kvantově-klasickými workflow

Publikum

  • AI inženýři
  • Specialisté na strojové učení
  • Vědci zabývající se kvantovým počítačnictvím

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie