Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
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