Lépjen kapcsolatba velünk
 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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák