Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 21 jam
Kerangka Materi
Pengenalan Integrasi Kuantum-AI
- Motivasi untuk kecerdasan kuantum-klasikal hybrid
- Peluang utama dan hambatan teknologi saat ini
- Posisi Google Willow dalam lanskap kuantum-AI
Arsitektur dan Kemampuan Google Willow
- Ringkasan sistem dan struktur toolchain
- Operasi kuantum yang didukung dan set fitur
- API untuk eksperimen lanjutan
Model Kuantum-Klasikal Hybrid
- Pemartisian tugas antara komponen kuantum dan klasikal
- Strategi pengkodean data untuk pembelajaran yang ditingkatkan secara kuantum
- Alur kerja persiapan keadaan dan pengukuran
Algoritma Pembelajaran Mesin Kuantum
- Sirkuit kuantum variasional untuk tugas AI
- Kernel kuantum dan peta fitur
- Loop optimasi untuk model hybrid
Membangun Pipeline Kuantum-AI dengan Willow
- Pengembangan model hybrid dari ujung ke ujung
- Menggabungkan Willow dengan TensorFlow Quantum
- Pengujian dan validasi prototipe kuantum-AI
Optimasi Kinerja dan Manajemen Sumber Daya
- Pengembangan model AI yang sadar kebisingan (noise-aware)
- Manajemen batasan komputasi dalam sistem hybrid
- Pembakuan kinerja kuantum-AI
Aplikasi dan Kasus Penggunaan Muncul
- Analisis data yang ditingkatkan secara kuantum
- Optimasi yang didorong AI dengan akselerasi kuantum
- Potensi adopsi lintas industri
Tren Masa Depan dalam Konvergensi Kuantum-AI
- Peta jalan untuk sistem kuantum-AI skala besar
- Keberlanjutan arsitektur dan evolusi perangkat keras
- Arah penelitian yang membentuk batas kuantum-AI
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang konsep komputasi kuantum
- Pengalaman dengan kerangka pembelajaran mesin
- Kenalan dengan alur kerja kuantum-klasikal hybrid
Audience
- Insinyur AI
- Spesialis pembelajaran mesin
- Peneliti komputasi kuantum