Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Introduction to Quantum-AI Integration
- Motivations for hybrid quantum-classical intelligence
- Key opportunities and current technological barriers
- Positioning Google Willow within the quantum-AI landscape
Google Willow Architecture and Capabilities
- System overview and toolchain structure
- Supported quantum operations and feature set
- APIs for advanced experimentation
Hybrid Quantum-Classical Models
- Partitioning tasks between quantum and classical components
- Data encoding strategies for quantum-enhanced learning
- State preparation and measurement workflows
Quantum Machine Learning Algorithms
- Variational quantum circuits for AI tasks
- Quantum kernels and feature maps
- Optimization loops for hybrid models
Building Quantum-AI Pipelines with Willow
- Developing hybrid models end-to-end
- Combining Willow with TensorFlow Quantum
- Testing and validating quantum-AI prototypes
Performance Optimization and Resource Management
- Noise-aware AI model development
- Managing compute constraints in hybrid systems
- Benchmarking quantum-AI performance
Applications and Emerging Use Cases
- Quantum-enhanced data analysis
- AI-driven optimization with quantum acceleration
- Cross-industry adoption potential
Future Trends in Quantum-AI Convergence
- Roadmaps for large-scale quantum-AI systems
- Architectural advances and hardware evolution
- Research directions shaping the quantum-AI frontier
Summary and Next Steps
Követelmények
- An understanding of quantum computing concepts
- Experience with machine learning frameworks
- Familiarity with hybrid quantum-classical workflows
Audience
- AI engineers
- Machine learning specialists
- Quantum computing researchers
21 Órák
Vélemények (1)
A képzésvezető kiválóan ismeri a kvantumszámítástechnikai algoritmusokat és a hozzájuk kapcsolódó elméleti háttérismereteket. Megszeretnék hangsúlyozni az ő képességét, hogy pontosan meg tudta észlelni, mikor nehezen érttem meg a prezentált anyagot, és időt és támogatást biztosított, hogy valóban megérthettem a témát - ez volt nagyszerű és nagyon hasznos! A Zoommal történő virtuális beállítás is nagyon jól működött, és a képzési időpontok és szünetek sorrendje is rendben volt. Nagy mennyiségű anyagot/theoriát kellett lefedni "csak" 2 nap alatt, ezért a képzésvezető nagyon jól igazította az anyag mennyiségét az én témákkal kapcsolatos értelemhez képest. Lehet, hogy az abszolút kezdőknek jobban jönne, ha 3 napot terveznének az összes anyag és tartalom lefedéséhez, amelyek az agenda szerint vannak. Nagyon megtetszett a képzésvezető rugalmassága, hogy válaszolhatott a képzési témákhoz kapcsolódó specifikus kérdéseimre, és szükség esetén még a szünetek után is visszatért további magyarázattal. Nagy köszönet újra a sessionekért! Jól megcsináltad!
Giorgi Ediberidze
Kurzus - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Gépi fordítás
