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課程簡介
量子-AI集成簡介
- 混合量子-經典智能的動機
- 關鍵機遇和當前技術障礙
- Google Willow在量子-AI領域的定位
Google Willow架構與能力
- 系統概覽與工具鏈結構
- 支持的量子操作與功能集
- 用於高級實驗的API
混合量子-經典模型
- 量子與經典組件之間的任務分配
- 量子增強學習的數據編碼策略
- 狀態準備與測量工作流程
量子機器學習算法
- 用於AI任務的變分量子電路
- 量子核與特徵映射
- 混合模型的優化循環
使用Willow構建量子-AI管道
- 端到端開發混合模型
- 將Willow與TensorFlow Quantum結合
- 測試與驗證量子-AI原型
性能優化與資源管理
- 噪聲感知的AI模型開發
- 管理混合系統中的計算約束
- 量子-AI性能基準測試
應用與新興用例
- 量子增強的數據分析
- 量子加速的AI驅動優化
- 跨行業的採用潛力
量子-AI融合的未來趨勢
- 大規模量子-AI系統的路線圖
- 架構進步與硬件演進
- 塑造量子-AI前沿的研究方向
總結與下一步
最低要求
- 瞭解量子計算概念
- 有使用機器學習框架的經驗
- 熟悉混合量子-經典工作流程
受衆
- AI工程師
- 機器學習專家
- 量子計算研究人員
21 小時
客戶評論 (1)
培訓師在量子計算算法和相關理論背景方面的專業知識非常出色。我特別想強調他能夠準確察覺我在理解材料時遇到的困難,併爲我提供了時間和支持,讓我真正理解主題,這非常棒且非常有益!使用Zoom的虛擬設置非常順利,培訓課程和休息時間的安排也很合理。在“僅”2天的時間內涵蓋了大量材料/理論,因此培訓師根據我對主題的理解進度,很好地調整了內容的量。也許爲絕對初學者規劃3天的時間會更好,以便涵蓋議程中列出的所有材料和內容。我非常喜歡培訓師在回答我對培訓主題的具體問題時的靈活性,甚至在必要時在休息後回來提供更多解釋。再次非常感謝這些課程!做得很好!
Giorgi Ediberidze
課程 - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
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