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Struttura del corso
Introduzione all'Integrazione Quantum-AI
- Motivazioni per l'intelligenza ibrida quantum-classica
- Principali opportunità e barriere tecnologiche attuali
- Posizionamento di Google Willow nel panorama quantum-AI
Architettura e Capacità di Google Willow
- Panoramica del sistema e struttura dello strumentario
- Operazioni quantistiche supportate e set di funzionalità
- API per sperimentazioni avanzate
Modelli Quantum-Classici Ibridi
- Partizionamento dei compiti tra componenti quantistici e classici
- Strategie di codifica dati per l'apprendimento migliorato dal quantum
- Flussi di lavoro di preparazione e misurazione dello stato
Algoritmi di Machine Learning Quantistico
- Circuiti quantistici variazionali per compiti AI
- Kernel e mappe di feature quantistiche
- Cicli di ottimizzazione per modelli ibridi
Creazione di Pipeline Quantum-AI con Willow
- Sviluppo di modelli ibridi end-to-end
- Combinazione di Willow con TensorFlow Quantum
- Test e validazione di prototipi quantum-AI
Ottimizzazione delle Prestazioni e Gestione delle Risorse
- Sviluppo di modelli AI a conoscenza del rumore
- Gestione dei vincoli computazionali nei sistemi ibridi
- Benchmarking delle prestazioni quantum-AI
Applicazioni e Nuovi Casi d'Uso
- Analisi dati migliorata dal quantum
- Ottimizzazione guidata dall'AI con accelerazione quantistica
- Potenziale di adozione inter-industriale
Future Tendenze nella Convergenza Quantum-AI
- Roadmap per sistemi quantum-AI di larga scala
- Avanzamenti architetturali ed evoluzione hardware
- Direzioni di ricerca che plasmano il fronte quantum-AI
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione dei concetti di calcolo quantistico
- Esperienza con framework di machine learning
- Familiarità con workflow ibridi quantum-classici
Audience
- Ingegneri AI
- Specialisti di machine learning
- Ricercatori in calcolo quantistico
21 ore