Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 21 Giờ học

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Tích hợp Lượng tử - AI

  • Động lực cho trí tuệ lượng tử - cổ điển lai
  • Các cơ hội chính và rào cản công nghệ hiện tại
  • Vị thế của Google Willow trong bối cảnh AI lượng tử

Kiến trúc và Khả năng của Google Willow

  • Tổng quan hệ thống và cấu trúc chuỗi công cụ
  • Các phép toán lượng tử được hỗ trợ và tập hợp tính năng
  • Các API cho thử nghiệm nâng cao

Các Mô hình Lượng tử - Cổ điển Lai

  • Phân chia tác vụ giữa các thành phần lượng tử và cổ điển
  • Các chiến lược mã hóa dữ liệu cho học tập được tăng cường bằng lượng tử
  • Các quy trình chuẩn bị trạng thái và đo lường

Các Thuật toán Học Máy Lượng Tử

  • Các mạch lượng tử biến thiên cho các tác vụ AI
  • Các hạt nhân lượng tử và bản đồ đặc trưng
  • Các vòng lặp tối ưu hóa cho các mô hình lai

Xây dựng Các Đường Ống AI Lượng Tử với Willow

  • Phát triển các mô hình lai từ đầu đến cuối
  • Kết hợp Willow với TensorFlow Quantum
  • Kiểm thử và xác thực các nguyên mẫu AI lượng tử

Tối ưu Hóa Hiệu suất và Quản lý Tài nguyên

  • Phát triển mô hình AI nhận thức nhiễu
  • Quản lý các ràng buộc tính toán trong hệ thống lai
  • Đánh giá hiệu suất AI lượng tử

Ứng dụng và Các Use Case Mới Nổi

  • Phân tích dữ liệu được tăng cường bằng lượng tử
  • Tối ưu hóa do AI dẫn dắt với tăng tốc lượng tử
  • Tiềm năng áp dụng liên ngành

Xu hướng Tương lai trong Sự Hội tụ Lượng tử - AI

  • Các lộ trình cho hệ thống AI lượng tử quy mô lớn
  • Sự tiến bộ về kiến trúc và tiến hóa phần cứng
  • Các hướng nghiên cứu định hình ranh giới lượng tử - AI

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm tính toán lượng tử
  • Kinh nghiệm làm việc với các framework học máy
  • quen thuộc với các quy trình làm việc lượng tử - cổ điển lai

Đối tượng

  • Kỹ sư AI
  • Chuyên gia học máy
  • Nhà nghiên cứu tính toán lượng tử

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan