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
Testimonios (1)
Los algoritmos de computación cuántica y el conocimiento teórico relacionado del formador son excelentes. Especialmente quiero destacar su habilidad para detectar exactamente cuando tenía dificultades con el material presentado, y me proporcionaba tiempo y apoyo para entender realmente el tema; eso fue genial y muy beneficioso. El entorno virtual con Zoom funcionó muy bien, al igual que los arreglos relacionados con las sesiones de formación y los intervalos de descanso. Fue mucha teoría/material para cubrir en "solo" 2 días, por lo que el formador ajustó muy bien la cantidad según mi progreso en la comprensión de los temas. Tal vez planificar 3 días para principiantes absolutos sería mejor para cubrir todo el material y contenido detallado en la agenda. Me gustó mucho la flexibilidad del formador para responder a mis preguntas específicas sobre los temas de la formación, incluso volviendo después de los descansos con más explicaciones si era necesario. ¡Un gran agradecimiento por las sesiones! ¡Buen trabajo!
Giorgi Ediberidze
Curso - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Traducción Automática
