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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