Plan Szkolenia
Wprowadzenie do integracji kwantowo-sztucznej inteligencji
- Motywacje dla inteligencji hybrydowej kwantowo-klasycznej
- Kluczowe możliwości i obecne technologiczne bariery
- Położenie Google Willow w krajobrazie integracji kwantowo-sztucznej inteligencji
Architektura i funkcjonalności Google Willow
- Przegląd systemu i struktury narzędzia
- Obsługiwane operacje kwantowe i zestaw funkcji
- API do zaawansowanych eksperymentów
Modele hybrydowe kwantowo-klasyczne
- Dzielenie zadań między komponenty kwantowe i klasyczne
- Strategie kodowania danych dla uczenia wzmocnionego kwantowo
- Prace nad przygotowaniem stanów i pomiarami
Algorytmy uczenia maszynowego z wzmocnieniem kwantowym
- Wariacyjne obwody kwantowe dla zadań AI
- Jądra kwantowe i mapy cech
- Pętle optymalizacji dla modeli hybrydowych
Tworzenie potoków kwantowo-AI z użyciem Willow
- Rozwijanie modeli hybrydowych od początku do końca
- Kombinowanie Willow z TensorFlow Quantum
- Testowanie i weryfikacja prototypów kwantowo-AI
Optymalizacja wydajności i zarządzanie zasobami
- Rozwój modeli AI ze świadomością o szumie
- Zarządzanie ograniczeniami obliczeniowymi w systemach hybrydowych
- Ocena wydajności kwantowo-AI
Zastosowania i nowe przypadki użycia
- Analiza danych wzmocniona technologią kwantową
- Optymalizacja sterowana AI z przyspieszeniem kwantowym
- Potencjał przyjmowania w różnych branżach
Przyszłe trendy w konwergencji kwantowo-sztucznej inteligencji
- Mapy dla systemów kwantowo-AI na dużą skalę
- Postępy w architekturze i ewolucja sprzętu
- Kierunki badań kształtujące front kwantowo-sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji obliczeń kwantowych
- Doświadczenie w frameworkach uczenia maszynowego
- Znajomość przepłyków pracy hybrydowych kwantowo-klasycznych
Odbiorcy kursu
- Inżynierowie AI
- Specjaliści w uczeniu maszynowym
- Badacze obliczeń kwantowych
Opinie uczestników (1)
Znajomość algorytmów obliczeń kwantowych i powiązanego z nimi teoretycznego tła trenera jest znakomita. Szczególnie chciałbym podkreślić jego zdolność do wykrycia dokładnie, kiedy miałem trudności z materiałem prezentowanym, a dostarczył mi czasu i wsparcia, aby naprawdę zrozumieć temat - to było wspaniałe i bardzo korzystne! Wirtualna konfiguracja z użyciem Zoom działała znakomicie, podobnie jak ustalenia dotyczące sesji szkoleniowych i przebiegu przerw. Było dużo materiału/teorii do omówienia w "tylko" 2 dniach, więc trener zręcznie dostosował jego ilość według postępów związanych z moim zrozumieniem tematów. Może planowanie 3 dni dla bezwzględnych początkujących byłoby lepsze, aby pokryć cały materiał i treści wymienione w programie. Bardzo podobała mi się elastyczność trenera w odpowiadaniu na moje konkretne pytania dotyczące tematów szkoleniowych, nawet dodatkowo wracając po przerwach z dalszymi wyjaśnieniami, jeśli to było konieczne. Duże dzięki ponownie za sesje! Świetna robota!
Giorgi Ediberidze
Szkolenie - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję