Свържете се с нас
 Продължителност 21 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в квантово-изкуствената интеграция

  • Мотивации за хибриден квантово-класически интелект
  • Ключови възможности и настоящи технологични бариери
  • Позициониране на Google Willow в пейзажа на квантовия изкуствен интелект

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 задачи между квантови и класически компоненти
  • Стратегии за кодиране на данни за обучение, подобрено с квантови технологии
  • Работни процеси за подготовка на състояния и измерване

Алгоритми за квантово машинно обучение

  • Вариационни квантови вериги за задачи с изкуствен интелект
  • Квантови ядра и карти на характеристиките
  • Цикли за оптимизация на хибридни модели

Изграждане на тръбопроводи за квантов изкуствен интелект с Willow

  • Разработване на хибридни модели от край до край
  • Комбиниране на Willow с TensorFlow Quantum
  • Тестване и валидиране на прототипи за квантов изкуствен интелект

Оптимизация на производителността и управление на ресурсите

  • Разработване на модели за изкуствен интелект с отчитане на шума
  • Управление на изчислителните ограничения в хибридни системи
  • Бенчмаркинг на производителността на квантовия изкуствен интелект

Приложения и нововъзникващи случаи на употреба

  • Анализ на данни, подобрен с квантови технологии
  • Оптимизация, управлявана от изкуствен интелект, с квантово ускорение
  • Потенциал за междуотраслово внедряване

Бъдещи тенденции в сливането на квантовите технологии и изкуствения интелект

  • Пътни карти за широкомащабни системи за квантов изкуствен интелект
  • Архитектурен напредък и развитие на хардуера
  • Изследователски насоки, оформящи границата на квантовия изкуствен интелект

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на концепциите за квантови изчисления
  • Опит с рамки за машинно обучение
  • Познаване на хибридни квантово-класически работни процеси

Аудитория

  • Инженери по изкуствен интелект
  • Специалисти по машинно обучение
  • Изследователи в областта на квантовите изчисления

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории