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Schulungsübersicht
Einführung in die Integration von Quantencomputing und KI
- Motivationen für hybride quantenklassische Intelligenz
- Wichtige Chancen und aktuelle technologische Hindernisse
- Positionierung von Google Willow in der Quanten-KI-Landschaft
Architektur und Fähigkeiten von Google Willow
- Systemübersicht und Struktur der Toolchain
- Unterstützte Quantenoperationen und Funktionsumfang
- APIs für fortgeschrittene Experimente
Hybride Quanten-Klassische Modelle
- Aufteilung der Aufgaben zwischen quantenmechanischen und klassischen Komponenten
- Datencodierungsstrategien für quanten-verbessertes Lernen
- Arbeitsabläufe zur Zustandsvorbereitung und Messung
Algorithmen des Quantenmaschinellen Lernens
- Variationale Quantenschaltungen für KI-Aufgaben
- Quantenkernels und Feature-Mappings
- Optimierungsschleifen für hybride Modelle
Aufbau von Quantum-AI-Pipelines mit Willow
- Entwicklung hybrider Modelle aus der gesamten Prozesskette
- Kombination von Willow mit TensorFlow Quantum
- Testen und Validieren von Quanten-KI-Prototypen
Leistungsoptimierung und Ressourcenmanagement
- Rauschenbewusste Entwicklung von KI-Modellen
- Verwaltung von Rechenbeschränkungen in hybriden Systemen
- Benchmarking der Leistung von Quanten-KI-Systemen
Anwendungen und aufkommende Use Cases
- Quanten-verbesserte Datenanalyse
- KI-gesteuerte Optimierung mit Quantenbeschleunigung
- Potenziale der branchenübergreifenden Einführung
Zukunftstrends in der Konvergenz von Quantencomputing und KI
- Roadmaps für großskalige Quanten-KI-Systeme
- Architektonische Fortschritte und Hardwareevolution
- Forschungsrichtungen, die die Frontiers von Quanten-KI prägen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis für Quantencomputing-Konzepte
- Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks
- Vertrautheit mit hybriden Quantum-Classical-Workflows
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Machine-Learning-Spezialisten
- Quantencomputing-Forscher
21 Stunden