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Temario del curso
Introducción a la integración entre IA y computación cuántica
- Motivaciones para la inteligencia híbrida cuántico-clásica
- Oportunidades clave y barreras tecnológicas actuales
- Posicionamiento de Google Willow dentro del panorama de la IA cuántica
Arquitectura y capacidades de Google Willow
- Descripción general del sistema y estructura del conjunto de herramientas
- Operaciones cuánticas admitidas y conjunto de características
- APIs para experimentación avanzada
Modelos híbridos cuántico-clásicos
- Distribución de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
- Estrategias de codificación de datos para aprendizaje potenciado con tecnología cuántica
- Flujos de trabajo de preparación del estado y medición
Algoritmos de aprendizaje automático cuántico
- Circuitos cuánticos variacionales para tareas de IA
- Kernels cuánticos y mapas de características
- Bucles de optimización para modelos híbridos
Construcción de pipelines de IA cuántica con Willow
- Desarrollo completo de modelos híbridos (de extremo a extremo)
- Integración de Willow con TensorFlow Quantum
- Pruebas y validación de prototipos de IA cuántica
Optimización del rendimiento y gestión de recursos
- Desarrollo de modelos de IA conscientes del ruido
- Gestión de las restricciones de cómputo en sistemas híbridos
- Evaluación del rendimiento de la IA cuántica mediante benchmarks
Aplicaciones y casos de uso emergentes
- Análisis de datos potenciado con tecnología cuántica
- Optimización impulsada por IA con aceleración cuántica
- Potencial de adopción transversal en diversas industrias
Tendencias futuras en la convergencia entre IA y computación cuántica
- Hojas de ruta para sistemas de IA cuántica a gran escala
- Avances arquitectónicos y evolución del hardware
- Líneas de investigación que están configurando la vanguardia de la IA cuántica
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de la computación cuántica
- Experiencia con frameworks de aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo híbridos (cuánticos y clásicos)
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Especialistas en aprendizaje automático
- Investigadores en computación cuántica
21 Horas