Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Időtartalma 21 órák
Kurzusleírás
Bevezetés a kvantum-AI integrációba
- A hibrid kvantum-klasszikus intelligencia motivációi
- Fő lehetőségek és jelenlegi technológiai akadályok
- A Google Willow elhelyezése a kvantum-AI környezetben
A Google Willow architektúrája és képességei
- Rendszeráttekintés és eszközlánc-struktúra
- Támogatott kvantumműveletek és funkciókészlet
- API-k a haladó kísérletezéshez
Hibrid kvantum-klasszikus modellek
- Feladatok felosztása kvantum- és klasszikus komponensek között
- Adatkódolási stratégiák a kvantummal megerősített tanuláshoz
- Állapot-előkészítési és mérési munkafolyamatok
Kvantum gépi tanulási algoritmusok
- Variációs kvantumáramkörök AI-feladatokhoz
- Kvantumkernelek és jellemzőtérképek
- Optimalizálási hurkok hibrid modellekhez
Kvantum-AI folyamatok építése a Willow-val
- Hibrid modellek fejlesztése végponttól végpontig
- A Willow kombinálása a TensorFlow Quantummal
- Kvantum-AI prototípusok tesztelése és validálása
Teljesítményoptimalizálás és erőforrás-kezelés
- Zajtudatos AI-modellfejlesztés
- Számítási korlátok kezelése hibrid rendszerekben
- Kvantum-AI teljesítmény összehasonlító értékelése
Alkalmazások és feltörekvő felhasználási esetek
- Kvantummal megerősített adatelemzés
- AI-vezérelt optimalizálás kvantumgyorsítással
- Iparágakon átívelő alkalmazási lehetőségek
A kvantum-AI konvergencia jövőbeli trendjei
- Ütemtervek nagyméretű kvantum-AI rendszerekhez
- Architekturális fejlesztések és hardverevolúció
- A kvantum-AI határterületét alakító kutatási irányok
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A kvantumszámítási fogalmak ismerete
- Gépi tanulási keretrendszerekkel kapcsolatos tapasztalat
- Hibrid kvantum-klasszikus munkafolyamatok ismerete
Célközönség
- AI-mérnökök
- Gépi tanulási szakemberek
- Kvantumszámítási kutatók