План на курса
Въведение в интеграцията между квантовите системи и ИИ
- Мотивации за хибридната квантово-класическа интелигенция
- Ключовите възможности и настоящите технологични бариери
- Позициониране на Google Willow в ландшафта на квантовата ИИ
Архитектура и функционалности на Google Willow
- Общ преглед на системата и структурата на инструментите
- Поддържани квантови операции и функционалност
- API за напреднали експерименти
Хибридни квантово-класически модели
- Подреждане на задачите между квантовите и класическите компоненти
- Стратегии за кодиране на данни за квантово-усилено обучение
- Работни процеси за подготовка и измерване на състояния
Квантови алгоритми за машинно обучение
- Вариационни квантови криви за задачи на ИИ
- Квантови ядра и функционални карти
- Оптимизационни цикли за хибридни модели
Създаване на квантово-ИИ потоци с Willow
- Разработка на хибридни модели от начало до край
- Комбиниране на Willow с TensorFlow Quantum
- Тестване и валидиране на квантово-ИИ прототипи
Оптимизация на производителността и управление на ресурсите
- Развитие на модели за ИИ, осведомени за шумовете
- Управление на ограниченията в хибридните системи
- Тестване на производителността на квантово-ИИ
Приложения и създаващи се случаи за използване
- Квантово-усилена анализа на данни
- Оптимизация, ускорена с квантови технологии, при помощта на ИИ
- Потенциал за приемане в различни индустрии
Бъдещите тенденции в интеграцията между квантовите системи и ИИ
- Планове за големи квантово-ИИ системи
- Архитектурни напредък и еволюция на твърдото оснаряване
- Направления за изследвания, формиращи фронтира на квантовата ИИ
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепцията на квантовите пресмятания
- Опит с рамковете за машинно обучение
- Запознаност с хибридни квантово-класически работни процеси
Целева група
- Инженери на ИИ
- Специалисти по машинно обучение
- Изследователи в областта на квантовите пресмятания
Отзиви от потребители (1)
Алгоритмите на квантовия компютър и съответната теоретична база, които тренерът притежава, са отлични. Специално бих искал да подчертая неговата способност да открие точно кога имам проблеми с материалите, представени, и той ми предоставя време и подкрепа, за да разбирам темата наистина добре - това беше голяма полза! Виртуалната настройка с Zoom работи отлично, както и организационните аранжименти относно тренировките и почивки. Беше много материал/теория за обхващане за "само" 2 дни, затова тренерът е прекрасно подстроил количеството според напредъка в разбирането на темите от моя страна. Може би планирането на 3 дни за абсолютните новачци ще бъде по-добро, за да се обхванат всички материали и съдържание, изложени в агендата. Импонирах ми много гъвкавостта на тренерите да отговарят на моите специфични въпроси относно темите за обучение, дори и допълнително връщайки се след почивките с по-дълбоко обяснение при нужда. Огромна благодарност отново за сесиите! Много добре направено!
Giorgi Ediberidze
Курс - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Машинен превод