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Temario del curso

Introducción a la integración Quantum-AI

  • Motivaciones para la inteligencia híbrida cuántico-clásica
  • Oportunidades clave y barreras tecnológicas actuales
  • Posicionamiento de Google Willow en el panorama Quantum-AI

Arquitectura y capacidades de Google Willow

  • Visión general del sistema y estructura de la cadena de herramientas
  • Operaciones cuánticas soportadas y conjunto de características
  • APIs para experimentación avanzada

Modelos híbridos cuántico-clásicos

  • Particionamiento de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
  • Estrategias de codificación de datos para el aprendizaje potenciado por tecnología cuántica
  • Flujos de trabajo de preparación de estado y medición

Algoritmos de machine learning cuántico

  • Circuitos cuánticos variacionales para tareas de IA
  • Núcleos cuánticos y mapas de características
  • Bucles de optimización para modelos híbridos

Construcción de flujos de trabajo Quantum-AI con Willow

  • Desarrollo de modelos híbridos de extremo a extremo
  • Combinación de Willow con TensorFlow Quantum
  • Pruebas y validación de prototipos Quantum-AI

Optimización de rendimiento y gestión de recursos

  • Desarrollo de modelos de IA con conciencia del ruido
  • Gestión de restricciones de cómputo en sistemas híbridos
  • Evaluación (benchmarking) del rendimiento Quantum-AI

Aplicaciones y casos de uso emergentes

  • Análisis de datos potenciado por tecnología cuántica
  • Optimización impulsada por IA con aceleración cuántica
  • Potencial de adopción interindustrial

Tendencias futuras en la convergencia Quantum-AI

  • Hojas de ruta para sistemas Quantum-AI a gran escala
  • Avances arquitectónicos y evolución del hardware
  • Dirigencias de investigación que dan forma a la frontera Quantum-AI

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de la computación cuántica
  • Experiencia con marcos de machine learning
  • Conocimiento de flujos de trabajo híbridos cuántico-clásicos

Audiencia

  • Ingenieros de IA
  • Especialistas en machine learning
  • Investigadores en computación cuántica
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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