Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в интеграцията на квантови технологии и изкуствен интелект
- Мотивация за хибриден квантово-класически интелект
- Ключови възможности и настоящи технологични бариери
- Позициониране на Google Willow в пейзажа на квантово-AI технологиите
Архитектура и възможности на Google Willow
- Преглед на системата и структура на инструменталната верига
- Поддържани квантови операции и набор от функции
- API за напреднали експерименти
Хибридни квантово-класически модели
- Разпределяне на задачите между квантови и класически компоненти
- Стратегии за кодиране на данни за квантово подобрено обучение
- Работни процеси за подготовка на състояния и измерване
Квантови алгоритми за машинно обучение
- Вариационни квантови вериги за AI задачи
- Квантови ядра и карти на характеристиките
- Оптимизационни цикли за хибридни модели
Изграждане на квантово-AI потоци с Willow
- Разработване на хибридни модели от край до край
- Комбиниране на Willow с TensorFlow Quantum
- Тестване и валидиране на квантово-AI прототипи
Оптимизация на производителността и управление на ресурсите
- Разработка на AI модели, отчитащи шума
- Управление на изчислителните ограничения в хибридни системи
- Бенчмаркинг на квантово-AI производителността
Приложения и нововъзникващи случаи на употреба
- Квантово подобрен анализ на данни
- AI-ориентирана оптимизация с квантово ускорение
- Потенциал за внедряване в различни индустрии
Бъдещи тенденции в конвергенцията на квантови технологии и изкуствен интелект
- Пътни карти за мащабни квантово-AI системи
- Напредък в архитектурата и еволюция на хардуера
- Насоки на изследванията, оформящи границата на квантово-AI технологиите
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за квантови изчисления
- Опит с рамки за машинно обучение
- Запознатост с хибридни квантово-класически работни процеси
Аудитория
- AI инженери
- Специалисти по машинно обучение
- Изследователи в областта на квантовите изчисления
21 Часа