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Schulungsübersicht
Einführung in die Integration von Quantencomputing und KI
- Motivation für hybride Quanten-klassische Intelligenz
- Zentrale Chancen und aktuelle technologische Hürden
- Einordnung von Google Willow in das Quantum-AI-Landschaftsbild
Architektur und Fähigkeiten von Google Willow
- Systemübersicht und Struktur der Toolchain
- Unterstützte Quantenoperationen und Funktionsumfang
- APIs für fortschrittliche Experimente
Hybride Quanten-klassische Modelle
- Aufteilung der Aufgaben zwischen Quanten- und klassischen Komponenten
- Strategien für die Datenkodierung zum quantengestützten Lernen
- Workflows zur Zustandserzeugung und Messung
Quanten-Algorithmen des maschinellen Lernens
- Varianzquantenschaltungen für KI-Aufgaben
- Quanten-Kernel und Feature Maps
- Optimierungsprozesse für hybride Modelle
Aufbau von Quantum-AI-Pipelines mit Willow
- Entwicklung hybrider Modelle vom Start bis zum Ende (End-to-End)
- Kombination von Willow mit TensorFlow Quantum
- Testen und Validieren von Quantum-AI-Prototypen
Leistungsoptimierung und Ressourcenmanagement
- Noise-aware-Entwicklung von KI-Modellen
- Verwaltung von Rechenbeschränkungen in hybriden Systemen
- Benchmarking der Quantum-AI-Leistung
Anwendungen und neue Use Cases
- Quantengestützte Datenanalyse
- KI-gesteuerte Optimierung mit Quantenbeschleunigung
- Potenzial für die branchenübergreifende Adoption
Zukunftstrends in der Konvergenz von Quantum und AI
- Roadmaps für skalierbare Quantum-AI-Systeme
- Architektonische Fortschritte und Hardwareentwicklung
- Forschungsrichtungen, die die Frontier des Quantencomputing und KI prägen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in den Konzepten des Quantencomputing
- Erfahrung mit ML-Frameworks
- Vertrautheit mit hybriden Quanten-klassischen Arbeitsabläufen
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Spezialisten für maschinelles Lernen
- Forscher im Bereich Quantencomputing
21 Stunden