Kerangka Materi

Pengantar Integrasi Quantum-AI

  • Motivasi untuk kecerdasan hibrid kuantum-klasik
  • Peluang utama dan hambatan teknologi saat ini
  • Penempatan Google Willow dalam lanskap quantum-AI

Arsitektur dan Kemampuan Google Willow

  • Gambaran sistem dan struktur toolchain
  • Operasi kuantum yang didukung dan set fitur
  • API untuk eksperimen lanjutan

Model Kuantum-Klasik Hibrid

  • Pembagian tugas antara komponen kuantum dan klasik
  • Strategi penyandian data untuk pembelajaran yang ditingkatkan kuantum
  • Alur kerja persiapan dan pengukuran state

Algoritma Pembelajaran Mesin Kuantum

  • Sirkuit kuantum variatif untuk tugas AI
  • Kernel dan peta fitur kuantum
  • Loop optimasi untuk model hibrid

Membangun Pipa Kerja Quantum-AI dengan Willow

  • Mengembangkan model hibrid dari awal sampai akhir
  • Menggabungkan Willow dengan TensorFlow Quantum
  • Pengujian dan validasi prototipe quantum-AI

Optimasi Performa dan Manajemen Sumber Daya

  • Pengembangan model AI yang sadar-noise
  • Manajemen keterbatasan komputasi dalam sistem hibrid
  • Benchmarking performa quantum-AI

Aplikasi dan Use Case Muncul

  • Analisis data yang ditingkatkan kuantum
  • Optimisasi berbasis AI dengan akselerasi kuantum
  • Potensi adopsi lintas industri

Tren Masa Depan dalam Konvergensi Quantum-AI

  • Rencana jangka panjang untuk sistem quantum-AI berskala besar
  • Kemajuan arsitektur dan evolusi perangkat keras
  • Arah penelitian yang membentuk frontier quantum-AI

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang konsep komputasi kuantum
  • Pengalaman dengan kerangka kerja pembelajaran mesin
  • Kenyamanaan dengan alur kerja hibrid kuantum-klasik

Audience

  • Insinyur AI
  • Spesialis pembelajaran mesin
  • Peneliti komputasi kuantum
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait