Kurzusleírás

Bevezetés a kvantum-műszaki integrációba

  • A hibrid kvantum-klasszikus intelligencia indítékai
  • Fő lehetőségek és jelenlegi technológiai akadályok
  • A Google Willow pozíciója a kvantum-műszaki térképen

A Google Willow architektúrája és képességei

  • Rendszeráttekintés és eszközlánc szerkezete
  • Támogatott kvantumműveletek és funkciók
  • API-k haladó kísérletezéshez

Hibrid kvantum-klasszikus modellek

  • Feladatok felosztása kvantum és klasszikus komponensek között
  • Adatkódolási stratégiák kvantummal fokozott tanuláshoz
  • Állatelőkészítési és mérési munkafolyamatok

Kvantum gépi tanulási algoritmusok

  • Variációs kvantumáramkörök mesterséges intelligencia feladatokhoz
  • Kvantum kernel és jellemző leképezések
  • Optimalizációs ciklusok hibrid modellekhez

Kvantum-műszaki folyamatok építése a Willow segítségével

  • Hibrid modellek fejlesztése végponttól végpontig
  • A Willow kombinálása a TensorFlow Quantumnal
  • Kvantum-műszaki prototípusok tesztelése és érvényesítése

Teljesítményoptimalizálás és erőforrás-kezelés

  • Zajérzékeny mesterséges intelligencia modellfejlesztés
  • Számítási korlátok kezelése hibrid rendszerekben
  • Kvantum-műszaki teljesítmény mérése

Alkalmazások és feltörekvő használati esetek

  • Kvantummal fokozott adatelemzés
  • Kvantumgyorsítású mesterséges intelligencia optimalizálás
  • Ipari átlépési potenciál

Jövőbeli trendek a kvantum-műszaki integrációban

  • Útitervek nagyméretű kvantum-műszaki rendszerekhez
  • Architekturális fejlesztések és hardver evolúció
  • Kutatási irányok, amelyek formálják a kvantum-műszaki határt

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • A kvantumszámítási fogalmak ismerete
  • Tapasztalat gépi tanulási keretrendszerekben
  • Ismeret a hibrid kvantum-klasszikus munkafolyamatokkal

Közönség

  • Mesterséges intelligencia mérnökök
  • Gépi tanulási szakemberek
  • Kvantumszámítási kutatók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák