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Plan du cours

Introduction à l’intégration quantique-IA

  • Motivations pour une intelligence hybride quantique-classique
  • Opportunités clés et barrières technologiques actuelles
  • Positionnement de Google Willow dans le paysage quantique-IA

Architecture et capacités de Google Willow

  • Aperçu du système et structure de la chaîne d’outils
  • Opérations quantiques prises en charge et ensemble de fonctionnalités
  • API pour des expérimentations avancées

Modèles hybrides quantique-classiques

  • Répartition des tâches entre les composants quantiques et classiques
  • Stratégies de codage des données pour l’apprentissage renforcé par la quantique
  • Flux de préparation d’état et de mesure

Algorithmes d’apprentissage automatique quantiques

  • Circuits quantiques variationnels pour les tâches IA
  • Noyaux quantiques et cartes de fonctionnalités
  • Boucles d’optimisation pour les modèles hybrides

Construction de pipelines quantiques-IA avec Willow

  • Développement de modèles hybrides de bout en bout
  • Combinaison de Willow avec TensorFlow Quantum
  • Test et validation de prototypes quantiques-IA

Optimisation des performances et gestion des ressources

  • Développement de modèles IA tenant compte du bruit
  • Gestion des contraintes de calcul dans les systèmes hybrides
  • Évaluation comparative des performances quantiques-IA

Applications et cas d’usage émergents

  • Analyse de données renforcée par la quantique
  • Optimisation pilotée par l’IA avec accélération quantique
  • Potentiel d’adoption intersectorielle

Tendances futures dans la convergence quantique-IA

  • Feuille de route pour les systèmes quantiques-IA à grande échelle
  • Avancées architecturales et évolution du matériel
  • Directions de recherche façonnant la frontière quantique-IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts du calcul quantique
  • Une expérience avec les frameworks d’apprentissage automatique
  • Une familiarité avec les flux de travail hybrides quantique-classiques

Public cible

  • Ingénieurs IA
  • Spécialistes de l’apprentissage automatique
  • Chercheurs en informatique quantique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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