Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do integracji kwantowo-sztucznej inteligencji
- Motywacje dla hybrydowej inteligencji kwantowo-klasycznej
- Kluczowe możliwości i obecne bariery technologiczne
- Pozycja Google Willow w krajobrazie kwantowo-sztucznej inteligencji
Architektura i możliwości Google Willow
- Przegląd systemu i struktura łańcucha narzędzi
- Obsługiwane operacje kwantowe i zestaw funkcji
- API zaawansowanych eksperymentów
Hybrydowe modele kwantowo-klasyczne
- Podział zadań między komponenty kwantowe i klasyczne
- Strategie kodowania danych dla uczenia wzmocnionego kwantowo
- Przygotowanie stanu i przepływy pomiarowe
Algorytmy uczenia maszynowego kwantowego
- Wariacyjne obwody kwantowe dla zadań sztucznej inteligencji
- Kwantowe jądra i mapy cech
- Pętle optymalizacji dla modeli hybrydowych
Budowanie potoków kwantowo-sztucznej inteligencji z Willow
- Rozwijanie modeli hybrydowych end-to-end
- Łączenie Willow z TensorFlow Quantum
- Testowanie i walidacja prototypów kwantowo-sztucznej inteligencji
Optymalizacja wydajności i zarządzanie zasobami
- Rozwój modeli sztucznej inteligencji uwzględniających szum
- Zarządzanie ograniczeniami obliczeniowymi w systemach hybrydowych
- Benchmarking wydajności kwantowo-sztucznej inteligencji
Zastosowania i powstające przypadki użycia
- Kwantowo-wzmocniona analiza danych
- Optymalizacja napędzana sztuczną inteligencją z przyspieszeniem kwantowym
- Potencjał adopcji w różnych branżach
Przyszłe trendy w konwergencji kwantowo-sztucznej inteligencji
- Mapy drogowe dla systemów kwantowo-sztucznej inteligencji na dużą skalę
- Postępy w architekturze i ewolucja sprzętu
- Kierunki badań kształtujące granicę kwantowo-sztucznej inteligencji
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji obliczeń kwantowych
- Doświadczenie w korzystaniu z frameworków uczenia maszynowego
- Znajomość hybrydowych przepływów pracy kwantowo-klasycznych
Grupa docelowa
- Inżynierowie sztucznej inteligencji
- Specjaliści od uczenia maszynowego
- Badacze obliczeń kwantowych
21 godzin