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课程大纲
量子-AI集成简介
- 混合量子-经典智能的动机
- 关键机遇和当前技术障碍
- Google Willow在量子-AI领域的定位
Google Willow架构与能力
- 系统概览与工具链结构
- 支持的量子操作与功能集
- 用于高级实验的API
混合量子-经典模型
- 量子与经典组件之间的任务分配
- 量子增强学习的数据编码策略
- 状态准备与测量工作流程
量子机器学习算法
- 用于AI任务的变分量子电路
- 量子核与特征映射
- 混合模型的优化循环
使用Willow构建量子-AI管道
- 端到端开发混合模型
- 将Willow与TensorFlow Quantum结合
- 测试与验证量子-AI原型
性能优化与资源管理
- 噪声感知的AI模型开发
- 管理混合系统中的计算约束
- 量子-AI性能基准测试
应用与新兴用例
- 量子增强的数据分析
- 量子加速的AI驱动优化
- 跨行业的采用潜力
量子-AI融合的未来趋势
- 大规模量子-AI系统的路线图
- 架构进步与硬件演进
- 塑造量子-AI前沿的研究方向
总结与下一步
要求
- 了解量子计算概念
- 有使用机器学习框架的经验
- 熟悉混合量子-经典工作流程
受众
- AI工程师
- 机器学习专家
- 量子计算研究人员
21 小时