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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