Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introduction to Quantum-AI Integration
- Motivations for hybrid quantum-classical intelligence
- Key opportunities and current technological barriers
- Positioning Google Willow within the quantum-AI landscape
Google Willow Architecture and Capabilities
- System overview and toolchain structure
- Supported quantum operations and feature set
- APIs for advanced experimentation
Hybrid Quantum-Classical Models
- Partitioning tasks between quantum and classical components
- Data encoding strategies for quantum-enhanced learning
- State preparation and measurement workflows
Quantum Machine Learning Algorithms
- Variational quantum circuits for AI tasks
- Quantum kernels and feature maps
- Optimization loops for hybrid models
Building Quantum-AI Pipelines with Willow
- Developing hybrid models end-to-end
- Combining Willow with TensorFlow Quantum
- Testing and validating quantum-AI prototypes
Performance Optimization and Resource Management
- Noise-aware AI model development
- Managing compute constraints in hybrid systems
- Benchmarking quantum-AI performance
Applications and Emerging Use Cases
- Quantum-enhanced data analysis
- AI-driven optimization with quantum acceleration
- Cross-industry adoption potential
Future Trends in Quantum-AI Convergence
- Roadmaps for large-scale quantum-AI systems
- Architectural advances and hardware evolution
- Research directions shaping the quantum-AI frontier
Summary and Next Steps
Cerințe
- An understanding of quantum computing concepts
- Experience with machine learning frameworks
- Familiarity with hybrid quantum-classical workflows
Audience
- AI engineers
- Machine learning specialists
- Quantum computing researchers
21 ore
Mărturii (1)
Stilul de antrenament în algoritmi de calcul cuantice și cunoștințele teoretice asociate ale formatorului sunt excelente. În special, aș dori să subliniez abilitatea lui de a detecta exact momentul când mă simteam încetinat de materialul prezentat și că mi-a oferit timp și sprijin pentru a înțelege cu adevărat temele - acest lucru a fost foarte util! Configurarea virtuală cu Zoom a funcționat foarte bine, la fel ca aranjamentele privind sesiunile de antrenament și secvențele de pauze. Era o cantitate mare de material/teorie de acoperit în doar 2 zile, deci formatorul a ajustat în mod frumos cantitatea în funcție de progresul meu în înțelegerea temelor. Ar fi mai bine să planificăm 3 zile pentru absolviți începători pentru a acoperi toate materialele și conținutul menționate în program. Am apreciat foarte mult flexibilitatea formatorului de a răspunde la întrebările mele specifice privind temele de antrenament, chiar revenind după pauze cu mai multe explicații dacă era nevoie. Mulțumiri din nou pentru sesiuni! Lucru bine făcut!
Giorgi Ediberidze
Curs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Tradus de catre o masina
