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
Referanser (1)
Kvanteberegningens algoritmer og den tilknyttede teoretiske bakgrunn er fremragende. Spesielt vil jeg understreke trenerens evne til å oppdage nøyaktig når jeg hadde problemer med det presenterte materialet, og han gav meg tid og støtte for å virkelig forstå emnet - dette var fantastisk og veldig nyttig! Den virtuelleoppsettet med Zoom fungerte utmerket, samt ordningen angående treningssesjoner og pauseperioder. Det var mye materiale/teori som skulle dekkes i "bare" 2 dager, så treneren justerte fint mengden etter fremgangen relatert til min forståelse av emnene. Kanskje planlegging av 3 dager for absolutt nybegynnere ville vært bedre for å dekke all materialet og innholdet som er utlinet i agendan. Jeg likte virkelig fleksibiliteten til treneren til å svare på mine spesifikke spørsmål til treningstemane, selv ved å komme tilbake etter pausene med mer forklaring hvis det var nødvendig. Stort takk igjen for sesjonene! Bra jobbet!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maskinoversatt