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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen des Quantencomputings
- Wesentliche Quantenkonzepte für die Algorithmenentwicklung
- Verständnis von Qubits, Gattern und Messungen
- Die Rolle von Quantenschaltkreisen in der Berechnung
Einführung in Google Willow
- Erkundung des Willow-Workspaces
- Arbeit mit Simulatoren und Quantenhardware
- Verwaltung von Aufgaben und Recheneressourcen
Aufbau von Quantenschaltkreisen
- Gestaltung parameterisierter Schaltkreise
- Manipulation von Gattern und Operationen
- Ausführung einfacher Schaltkreise auf Willow
Implementierung von Kern-Quantenalgorithmen
- Konstruktion von Algorithmen wie Grovers und QFT
- Analyse des Algorithmusverhaltens auf der Hardware
- Vergleich der Leistung von klassischen und quantenbasierten Ansätzen
Fortgeschrittenes Algorithmen-Design
- Erstellung problembezogener Schaltkreise
- Integration von Techniken zur Rauschunterdrückung
- Skalierung und Optimierung der Schaltkreis-Tiefe
Hybride Quanten-Klassik-Workflows
- Verwendung von Python-Bibliotheken zur Orchestrierung von Workflows
- Verbindung von klassischem Code mit Willow-Ausführungen
- Aufbau wiederverwendbarer algorithmischer Komponenten
Testen, Debugging und Optimierung
- Debugging von Schaltkreisen mit Simulatoren-Tools
- Profiling der Leistung von Quantenalgorithmen
- Anwendung von Optimierungsstrategien
Deployment von Quantenalgorithmen
- Einreichen von Aufgaben über die Willow-Oberfläche
- Prüfung der Ausführungsergebnisse
- Iterative Verbesserung von Algorithmen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der grundlegenden Programmierkonzepte
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen Sprachen
- Grundlegende Vertrautheit mit den Prinzipien des Quantencomputings
Zielgruppe
- Entwickler
- AI-Forscher
- Wissenschaftler für Datenanalyse (Data Scientists), die mit aufstrebenden Technologien arbeiten