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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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