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Schulungsübersicht
Introduction to Quantum-AI Integration
- Motivations for hybrid quantum-classical intelligence
- Key opportunities and current technological barriers
- Positioning Google Willow within the quantum-AI landscape
Google Willow Architecture and Capabilities
- System overview and toolchain structure
- Supported quantum operations and feature set
- APIs for advanced experimentation
Hybrid Quantum-Classical Models
- Partitioning tasks between quantum and classical components
- Data encoding strategies for quantum-enhanced learning
- State preparation and measurement workflows
Quantum Machine Learning Algorithms
- Variational quantum circuits for AI tasks
- Quantum kernels and feature maps
- Optimization loops for hybrid models
Building Quantum-AI Pipelines with Willow
- Developing hybrid models end-to-end
- Combining Willow with TensorFlow Quantum
- Testing and validating quantum-AI prototypes
Performance Optimization and Resource Management
- Noise-aware AI model development
- Managing compute constraints in hybrid systems
- Benchmarking quantum-AI performance
Applications and Emerging Use Cases
- Quantum-enhanced data analysis
- AI-driven optimization with quantum acceleration
- Cross-industry adoption potential
Future Trends in Quantum-AI Convergence
- Roadmaps for large-scale quantum-AI systems
- Architectural advances and hardware evolution
- Research directions shaping the quantum-AI frontier
Summary and Next Steps
Voraussetzungen
- An understanding of quantum computing concepts
- Experience with machine learning frameworks
- Familiarity with hybrid quantum-classical workflows
Audience
- AI engineers
- Machine learning specialists
- Quantum computing researchers
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Die Kenntnisse des Trainers in Bezug auf Quantencomputing-Algorithmen und die dazugehörige theoretische Hintergrundwissen sind ausgezeichnet. Insbesondere möchte ich seine Fähigkeit hervorheben, genau zu erkennen, wann ich Schwierigkeiten mit dem präsentierten Material hatte, und er bot mir Zeit und Unterstützung an, um das Thema wirklich zu verstehen - das war großartig und sehr vorteilhaft! Die virtuelle Umgebung mit Zoom funktionierte sehr gut, ebenso wie die Abstimmungen bezüglich der Trainingszeiten und der Pausenfolge. Es war einiges Material/Theorie in nur 2 Tagen zu bewältigen, weshalb der Trainer den Umfang entsprechend meinem Verständnis der Themen angepasst hat. Vielleicht wäre es für absolute Anfänger besser, drei Tage zu planen, um das gesamte im Programm genannte Material und die Inhalte abzudecken. Ich schätzte sehr die Flexibilität des Trainers bei der Beantwortung meiner speziellen Fragen zum Trainingsinhalt, sogar mit zusätzlichen Erklärungen nach den Pausen, falls erforderlich. Noch einmal vielen Dank für die Sitzungen! Gut gemacht!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maschinelle Übersetzung
