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Temario del curso
Introducción a la Integración de Quantum-AI
- Motivaciones detrás de la inteligencia híbrida cuántico-clásica
- Oportunidades clave y barreras tecnológicas actuales
- Posicionamiento de Google Willow en el panorama de la inteligencia artificial cuántica
Arquitectura y Capacidades de Google Willow
- Descripción general del sistema y estructura de la cadena de herramientas
- Operaciones cuánticas admitidas y conjunto de características
- APIs para experimentación avanzada
Modelos Híbridos Cuántico-Clásicos
- Partición de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
- Estrategias de codificación de datos para aprendizaje mejorado con tecnología cuántica
- Flujos de trabajo para preparación de estados y medición
Algoritmos de Aprendizaje Automático Cuántico
- Circuitos cuánticos variacionales aplicados a tareas de inteligencia artificial
- Kernels cuánticos y mapas de características
- Bucles de optimización para modelos híbridos
Construcción de Pipelines de Quantum-AI con Willow
- Desarrollo de modelos híbridos de extremo a extremo
- Integración de Willow con TensorFlow Quantum
- Pruebas y validación de prototipos de inteligencia artificial cuántica
Optimización del Rendimiento y Gestión de Recursos
- Desarrollo de modelos de inteligencia artificial conscientes del ruido
- Gestión de restricciones computacionales en sistemas híbridos
- Evaluación comparativa del rendimiento de sistemas de inteligencia artificial cuántica
Aplicaciones y Casos de Uso Emergentes
- Análisis de datos mejorado con tecnología cuántica
- Optimización impulsada por inteligencia artificial con aceleración cuántica
- Potencial de adopción en múltiples industrias
Tendencias Futuras en la Convergencia de Quantum-AI
- Hojas de ruta para sistemas de inteligencia artificial cuántica a gran escala
- Avances arquitectónicos y evolución del hardware
- Direcciones de investigación que están definiendo la frontera de la inteligencia artificial cuántica
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos fundamentales de computación cuántica
- Experiencia en el uso de frameworks de aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo híbridos entre sistemas cuánticos y clásicos
Público Objetivo
- Ingenieros de inteligencia artificial
- Especialistas en aprendizaje automático
- Investigadores en computación cuántica
21 Horas