Đề cương khóa học

Giới Thiệu về Sự Kết Hợp Quantum-AI

  • Động lực cho trí tuệ hybrid quantum-classical
  • Cơ hội và rào cản công nghệ hiện tại
  • Vị trí của Google Willow trong lĩnh vực quantum-AI

Kiến Trúc và Khả Năng của Google Willow

  • Tổng quan hệ thống và cấu trúc công cụ
  • Các thao tác quantum được hỗ trợ và bộ tính năng
  • API cho thí nghiệm nâng cao

Mô Hình Hybrid Quantum-Classical

  • Phân chia nhiệm vụ giữa các thành phần quantum và classical
  • Chiến lược mã hóa dữ liệu cho học máy được tăng cường bằng quantum
  • Quy trình chuẩn bị trạng thái và đo lường

Thuật Toán Học Máy Quantum

  • Mạch quantum biến đổi cho các nhiệm vụ AI
  • Hạt nhân và bản đồ tính năng quantum
  • Vòng lặp tối ưu hóa cho mô hình hybrid

Xây Dựng Chuỗi Xử Lý Quantum-AI với Willow

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

Tối Ưu Hóa Hiệu Suất và Quản Lý Tài Nguyên

  • Phát triển mô hình AI có ý thức về nhiễu
  • Quản lý các ràng buộc tính toán trong hệ thống hybrid
  • Đánh giá hiệu suất quantum-AI

Ứng Dụng và Trường Hợp Mới Nổi

  • Phân tích dữ liệu được tăng cường bằng quantum
  • Tối ưu hóa do AI dẫn dắt với tốc độ nhanh chóng của quantum
  • Tiềm năng áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp

Xu Hướng Tương Lai trong Sự Hội tụ Quantum-AI

  • Lộ trình cho các hệ thống quantum-AI quy mô lớn
  • Tiến bộ kiến trúc và sự tiến hóa của phần cứng
  • Hướng nghiên cứu định hình biên giới quantum-AI

Tóm Tắt và Bước Tiếp Theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm tính toán quantum
  • Kinh nghiệm với các khung học máy
  • Quen thuộc với quy trình làm việc hybrid quantum-classical

Đối Tượng

  • Kỹ sư AI
  • Chuyên gia học máy
  • Nghiên cứu viên tính toán quantum
 21 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan