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Schulungsübersicht

Einführung in die Integration von Quanten und KI

  • Motive für hybride Quanten-Klassische-Intelligenz
  • Wichtige Chancen und aktuelle technologische Hürden
  • Positionierung von Google Willow in der Quanten-KI-Landschaft

Architektur und Fähigkeiten von Google Willow

  • Systemübersicht und Toolchain-Struktur
  • Unterstützte Quantenoperationen und Funktionsumfang
  • APIs für fortgeschrittene Experimente

Hybride Quanten-Klassische-Modelle

  • Aufteilung von Aufgaben zwischen quanten- und klassikkbasierten Komponenten
  • Datencodierungsstrategien für quantenverstärktes Lernen
  • Zustandsvorbereitung und Mess-Workflows

Quanten-Maschinelles-Lernen-Algorithmen

  • Variative Quantenschaltkreise für KI-Aufgaben
  • Quanten-Kernel und Feature-Maps
  • Optimierungsschleifen für hybride Modelle

Aufbau von Quanten-KI-Pipelines mit Willow

  • Entwicklung hybrider Modelle von Anfang bis Ende
  • Kombination von Willow mit TensorFlow Quantum
  • Testen und Validieren von Quanten-KI-Prototypen

Leistungsoptimierung und Ressourcenmanagement

  • Entwicklung von KI-Modellen mit Rauschbewusstsein
  • Verwaltung von Berechnungsbeschränkungen in hybriden Systemen
  • Benchmarking der Quanten-KI-Leistung

Anwendungen und aufkommende Anwendungsfälle

  • Quantenverstärkte Datenanalyse
  • KI-gesteuerte Optimierung mit Quantenbeschleunigung
  • Branchenübergreifendes Adoptionspotenzial

Zukunftstrends in der Konvergenz von Quanten und KI

  • Roadmaps für groß angelegte Quanten-KI-Systeme
  • Architektonische Fortschritte und Hardwareevolution
  • Forschungsrichtungen, die die Quanten-KI-Frontier formen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Konzepte der Quanteninformatik
  • Erfahrung mit Frameworks für maschinelle Lernen
  • Vertrautheit mit hybriden Quanten-Klassischen-Workflows

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure
  • Spezialisten für maschinelle Lernen
  • Forscher in der Quanteninformatik
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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