Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i kvant-AI-integrasjon
- Motiverende faktorer for hybrid kvant-klassisk intelligens
- Nøkkelmuligheter og nåværende teknologiske barrierer
- Posisjonering av Google Willow innenfor kvant-AI-landskapet
Arkitektur og kapasiteter for Google Willow
- Systemoversikt og verktøyrekkestruktur
- Støttede kvantoperasjoner og funksjonselementer
- APIs for avansert eksperimentering
Hybrid kvant-klassiske modeller
- Deling av oppgaver mellom kvantelementer og klassiske komponenter
- Datakodingsstrategier for kvantforbedret læring
- Tilstandsberedning og målearbeidsflyter
Kvantmaskinlæringsalgoritmer
- Variasjonskvantkretser for AI-oppgaver
- Kvantkjerner og egenskapskart
- Optimeringsløkker for hybridmodeller
Oppbygging av kvant-AI-arbeidsflyter med Willow
- Utvikling av hybridmodeller fra start til slutt
- Kombinering av Willow med TensorFlow Quantum
- Testing og validering av kvant-AI-prototyper
Ytelsesoptimalisering og ressursstyring
- Utvikling av AI-modeller med økt bekymring for støy
- Styring av beregningsbegrensninger i hybrid-systemer
- Kvanten-AI-utprestingstesting
Anvendelser og nyttige brukssituasjoner
- Kvantforbedret dataanalyse
- AI-drevet optimering med kvantaccelerasjon
- Potensial for tverrfaglig adopsjon
Fremtidstrender i kvant-AI-konvergens
- Planer for store skala kvant-AI-systemer
- Arkitekturforbedringer og hardvarutvikling
- Forskningsretninger som former kvant-AI-fronten
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Forståelse av kvantdatorkonsepter
- Erfaring med maskinlæringsrammeverk
- Kjennskap til hybrid kvant-klassiske arbeidsflyter
Målgruppe
- AI-ingeniører
- Maskinlæringsspesialister
- Kvantdatorkonsulenter
21 Timer