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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