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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in die Quanten-KI-Integration

  • Motive für hybride Quanten-Klassik-Intelligenz
  • Wichtige Chancen und aktuelle technologische Hürden
  • Positionierung von Google Willow im Quanten-KI-Umfeld

Architektur und Fähigkeiten von Google Willow

  • Systemüberblick und Struktur der Toolchain
  • Unterstützte Quantenoperationen und Funktionsumfang
  • APIs für fortgeschrittene Experimente

Hybride Quanten-Klassik-Modelle

  • Aufgabenteilung zwischen Quanten- und klassischen Komponenten
  • Strategien zur Datencodierung für quantenverstärktes Lernen
  • Workflows für Zustandsvorbereitung und Messung

Quanten-Algorithmen für maschinelles Lernen

  • Variationelle Quantenschaltkreise für KI-Aufgaben
  • Quantenkernfunktionen und Feature-Maps
  • Optimierungsschleifen für hybride Modelle

Aufbau von Quanten-KI-Pipelines mit Willow

  • Entwicklung hybrider Modelle von Anfang bis Ende
  • Kombination von Willow mit TensorFlow Quantum
  • Testen und Validieren von Quanten-KI-Prototypen

Leistungsoptimierung und Ressourcenmanagement

  • Entwicklung von Rauschbewussten KI-Modellen
  • Verwaltung von Berechnungsbeschränkungen in hybriden Systemen
  • Benchmarking der Quanten-KI-Leistung

Anwendungen und aufkommende Use Cases

  • Quantenverstärkte Datenanalyse
  • KI-gesteuerte Optimierung mit Quantenbeschleunigung
  • Adoptionspotenzial über Branchen hinweg

Zukunftstrends in der Konvergenz von Quantencomputing und KI

  • Roadmaps für großskalige Quanten-KI-Systeme
  • Architektonische Fortschritte und Hardwareentwicklung
  • Forschungsrichtungen, die die Quanten-KI-Grenze prägen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Konzepte des Quantencomputings
  • Erfahrung mit maschinellen Lernframeworks
  • Vertrautheit mit hybriden Quanten-Klassik-Workflows

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure
  • Spezialisten für maschinelles Lernen
  • Forscher im Bereich Quantencomputing

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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