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課程時長 21 時間:
課程簡介
量子-AI 整合簡介
- 混合量子-古典智慧的動機
- 主要機會與當前的技術障礙
- Google Willow 在量子-AI 領域中的定位
Google Willow 架構與功能
- 系統概觀與工具鏈結構
- 支援的量子運算與功能集
- 用於高級實驗的 API
混合量子-古典模型
- 在量子與古典元件之間分配任務
- 用於量子增強學習的資料編碼策略
- 狀態準備與測量工作流
量子機器學習演算法
- 用於 AI 任務的變分量子電路
- 量子核函數與特徵映射
- 混合模型的優化迴圈
使用 Willow 建構量子-AI 管線
- 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
效能優化與資源管理
- 具噪聲意識的 AI 模型開發
- 管理混合系統中的計算限制
- 基準測試量子-AI 效能
應用與新興使用案例
- 經量子增強的資料分析
- 結合量子加速的 AI 驅動優化
- 跨產業採用潛力
量子-AI 融合的未来趨勢
- 大規模量子-AI 系統的路線圖
- 架構進步與硬體演化
- 塑造量子-AI 前沿的研究方向
總結與下一步
最低要求
- 對量子運算概念的理解
- 機器學習框架的相關經驗
- 熟悉混合量子-古典工作流
受眾
- AI 工程師
- 機器學習專家
- 量子運算研究者