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Plan du cours

Introduction à l'intégration de l'IA quantique

  • Motivations pour une intelligence hybride quantique-classique
  • Opportunités clés et obstacles technologiques actuels
  • Positionnement de Google Willow dans le paysage de l'IA quantique

Architecture et capacités de Google Willow

  • Vue d'ensemble du système et structure de la chaîne d'outils
  • Opérations quantiques prises en charge et ensemble de fonctionnalités
  • API pour l'expérimentation avancée

Modèles quantiques-classiques hybrides

  • Partitionnement des tâches entre les composants quantiques et classiques
  • Stratégies d'encodage des données pour l'apprentissage amélioré par le quantique
  • Flux de travail de préparation de l'état et de mesure

Algorithmes d'apprentissage machine quantique

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

Conception de pipelines d'IA quantique avec Willow

  • Développement de modèles hybrides de bout en bout
  • Combinaison de Willow avec TensorFlow Quantum
  • Tests et validation des prototypes d'IA quantique

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 comparée des performances de l'IA quantique

Applications et cas d'utilisation émergents

  • Analyse de données améliorée par le quantique
  • Optimisation pilotée par l'IA avec accélération quantique
  • Potentiel d'adoption transversale aux industries

Tendances futures de la convergence de l'IA quantique

  • Feuilles de route pour les systèmes d'IA quantique à grande échelle
  • Avancées architecturales et évolution du matériel
  • Axes de recherche façonnant la frontière de l'IA quantique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de l'informatique quantique
  • De l'expérience avec des frameworks d'apprentissage machine
  • Une familiarité avec les flux de travail quantiques-classiques hybrides

Public cible

  • Ingénieurs en IA
  • Spécialistes en apprentissage machine
  • Chercheurs en informatique quantique
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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