Hubungi Kami
 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

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait