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

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier