Plan du cours

Introduction à l'intégration quantique-IA

  • Motivations pour l'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

  • Vue d'ensemble du système et structure de la chaîne d'outils
  • Opérations quantiques supportées et ensemble de fonctionnalités
  • API pour des expérimentations avancées

Modèles hybrides quantiques-classiques

  • Partitionnement des tâches entre les composants quantiques et classiques
  • Stratégies d'encodage de données pour l'apprentissage quantique amélioré
  • Workflows de préparation et de mesure d'états

Algorithmes d'apprentissage automatique quantiques

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

Construction de pipelines quantiques-IA avec Willow

  • Développement de modèles hybrides du début à la fin
  • Combinaison de Willow avec TensorFlow Quantum
  • Test et validation de prototypes quantiques-IA

Optimisation des performances et gestion des ressources

  • Développement de modèles d'IA sensibles au bruit
  • Gestion des contraintes de calcul dans les systèmes hybrides
  • Évaluation des performances quantiques-IA

Applications et cas d'utilisation émergents

  • Analyse de données améliorée par le quantum
  • Optimisation guidée par l'IA avec accélération quantique
  • Potentiel d'adoption inter-industries

Tendances futures de la convergence quantique-IA

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

Bilan et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de calcul quantique
  • Une expérience avec les frameworks d'apprentissage automatique
  • Une familiarité avec les workflows hybrides quantiques-classiques

Public cible

  • Ingénieurs en IA
  • Spécialistes de l'apprentissage automatique
  • Chercheurs en calcul quantique
 21 Heures

Nombre de participants


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