Kurzusleírás
Bevezetés a kvantum-mesterséges intelligencia integrációja
- Motívációk híbridos kvantum-osztályzikváltozásos intelligenciához
- A legfontosabb lehetőségek és a jelenlegi technológiai akadályok
- A Google Willow helye a kvantum-mesterséges intelligencia területén
A Google Willow architektúrája és képességei
- Rendszer áttekintése és eszközszálas szerkezet
- Támogatott kvantumszámítás műveletek és funkciók készlete
- API-k fejlett kísérletekhez
Híbridos kvantum-osztályzikváltozásos modellek
- Feladatok elosztása a kvantum és klasszikus komponensek között
- Adatkódolási stratégiai kvantum-fokozott tanulás szempontjából
- Állapot felkészítése és mérése a híbridos modellekben
Kvantum-mesterséges intelligencia algoritmusok
- Variációs kvantumszámítógépes körök mesterséges intelligencia feladatokhoz
- Kvantummagok és jellemzőtérképek
- Optimalizációs ciklusok a híbridos modellekhez
Kvantum-mesterséges intelligencia folyamatok létrehozása a Willow használatával
- Híbridos modellek fejlesztése elejétől végig
- A Willow és a TensorFlow Quantum kombinálása
- Kvantum-mesterséges intelligencia prototípusok tesztelése és érvényesítése
Teljesítményoptimalizálás és erőforráskezelés
- zajtudatos mesterséges intelligencia modell kifejlesztése
- Számítási korlátozások kezelése a híbridos rendszerekben
- Kvantum-mesterséges intelligencia teljesítmény mérésének benchmarkjei
Alkalmazások és felbukkanó alkalmazási esetek
- Kvantum-fokozott adatelemzés
- Mesterséges intelligencia által vezetett optimalizálás kvantumgyorsítással
- Keresztezeti ipari elterjedési potenciál
A jövő tendenciái a kvantum-mesterségek konvergenciájában
- Tervezési útvonalak nagy méretű kvantum-mesterséges intelligencia rendszerekhez
- Architektúriai előrelépések és hardverfejlesztés
- Kutatási irányok, amelyek alakítják a kvantum-mesterséges intelligencia széléletét
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- Kvantumszámítási fogalmak ismerete
- Tapasztalat mesterséges intelligencia keretrendszerekkel
- Híbridos kvantum-osztályzikváltozásos folyamatok ismerete
Célcsoport
- Mesterséges intelligencia mérnökök
- Mesterséges intelligencia szakemberek
- Kvantumszámítás kutatók
Vélemények (1)
A képző kvantum számítógépes algoritmusai és azok kapcsán tartozó elméleti háttér isménylésével kitűnő. Külön kiemelni szeretném, hogy pontosan tudta megfogalmazni, amikor a bemutatott anyaggal küszködtem, és időt és támogatást szánt az értesítésnek - ez nagyon hasznos és kedvező volt! A virtuális beállítás a Zoommal is tökéletesen működött, valamint a képzési munkamenetek és szünetek rendezése. Sok anyagot/elméletet kellett lefedi 2 nap alatt, ezért a képző jól alkalmazta az anyag mennyiségét a témák megértésével kapcsolatos előrehaladáshoz. Talán abszolút kezdők számára 3 napra tervezni jobb lenne, hogy lefedje az agendában említett összes anyagot és tartalmat. Nagyon tetszett a képző rugalmassága a képzési téma specifikus kérdéseimet megválaszolni, még szünet után is további magyarázattal, ha szükséges volt. Újra nagy köszönet a munkamenetekért! Jól megcsinálva!
Giorgi Ediberidze
Kurzus - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Gépi fordítás