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
Recensioni (1)
L'abilità del formatore con gli algoritmi di calcolo quantistico e le relative competenze teoriche è eccellente. In particolare, vorrei sottolineare la sua capacità di rilevare esattamente quando faticavo a comprendere il materiale presentato, fornendomi tempo e supporto per capire davvero l'argomento - questo è stato molto apprezzato e utile! L'impostazione virtuale con Zoom ha funzionato molto bene, così come gli accordi riguardanti le sessioni di formazione e le pause. Erano molte informazioni teoriche da coprire in soli 2 giorni, quindi il formatore ha opportunamente adattato la quantità in base al mio progresso nella comprensione degli argomenti. Forse pianificare 3 giorni per i principianti assoluti sarebbe meglio per coprire tutto il materiale e il contenuto previsti dall'agenda. Mi è piaciuta molto la flessibilità del formatore nel rispondere alle mie domande specifiche sugli argomenti della formazione, tornando addirittura dopo le pause con ulteriori spiegazioni se necessario. Un grande grazie ancora per le sessioni! Bene fatto!
Giorgi Ediberidze
Corso - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Traduzione automatica