量子加密與安全應用：使用 Google Willow培訓

此由講師指導的現場培訓在澳門（線上或線下）進行，旨在讓希望利用量子計算增強AI能力的高階專業人員參與。

通過本課程，學員將能夠：

• 理解混合AI-量子系統及其潛在應用。
• 實現量子機器學習演算法。
• 使用量子計算資源優化工AI模型。
• 克服擴展和整合量子AI系統的挑戰。

Google Willow 是一個可透過雲端使用的量子計算平台，旨在支持實驗、算法開發以及應用量子研究。

此課程由講師主導提供（線上或線下），適合希望透過 Google Willow 探索量子計算實際產業案例的初級專業人士。

完成本課程後，學員將能夠：

• 有效操作 Google Willow 環境。
• 評估跨產業的量子計算實際應用。
• 運行並解讀適用於商業與研究場景的量子算法。
• 評估新興量子方案的可行性及其影響。

課程形式

• 專家導向的講授與應用討論。
• 結合量子工具和工作流程的實作練習。
• 在 Google Willow 環境中進行即時實驗。

課程客製化選項

• 可安排此課程的客製版本，以支持特定產業需求或研究目標。

Google Willow 是一個基於雲端的量子運算平台，開發者和研究者可以藉此設計、測試並執行量子演算法。

本課程為有講師指導的實體或線上培訓（live training），適合希望構建量子演算法並在 Google Willow 上執行的中階專業人士。

完成此培訓後，學員將具備以下能力：

• 建立並結構化用於實驗與實際應用的量子電路。
• 使用 Google Willow 的介面和 API 部署量子演算法。
• 評估演算法行為，最佳化量子工作流程。
• 將量子技術整合至更廣泛的運算管線中。

課程格式

• 帶有技術示範的導引式簡報。
• 實作作業與程式設計練習。
• 在真實 Google Willow 環境中進行實作實驗。

課程客製化選項

• 如有需求，可針對特定的量子演算法研究提供客製化的培訓計畫。

這門在 澳門（線上或線下）舉行的由講師主導的現場培訓，面向初學者，旨在讓學員理解量子計算的基本原理、探索 Google Willow 的功能，並學習如何開始進行量子編程。

參加此培訓後，學員將能夠：

• 理解量子計算和量子位的原理。
• 探索 Google Willow 及其在量子錯誤糾正方面的進展。
• 使用 Qiskit 撰寫並執行基本的量子程式。
• 識別量子計算的實際應用。

量子錯誤糾正是確保在雜湊量子的硬體上進行可靠計算的基礎方法。

這門由講師主導的實作培訓（線上或線下）旨在為高級別專家提供設計、測試並優化使用 Google Willow 的容錯量子演算法的能力。

完成本培訓後，學員能夠：

• 在真實及模擬的 Willow 環境中應用量子錯誤糾正原則。
• 構建並分析用於容錯計算的邏輯量子位元。
• 評估不同噪音模型下量子代碼的效能。
• 開發可擴展、具韌性的量子演算法設計工作流程。

課程形式

• 專家引導的討論，輔以技術示範。
• 重點在於錯誤糾正與穩定性測試的大量實務練習。
• 在專屬量子實驗室環境中進行 Google Willow 的實作實驗。

課程客製化選項

• 如果您的組織需要本培訓的客製版本，請聯繫我們了解客製化選項。

此課程由講師親自指導，提供線上或線下即時培訓（澳門），目標受眾為初級至中級的AI專業人員及AI研究人員，他們希望了解Quantum AI的基本原理及其潛在應用。

完成培訓後，學員將能夠：

• 掌握適用於量子運算的量子力學基本原理。
• 理解量子演算法的運作方式及其實現。
• 認識Quantum AI在推動各行業變革方面的潛力。
• 構建基礎的量子機器學習模型。
• 評估Quantum AI面臨的挑戰與倫理考量。

這門在澳門（線上或線下）舉辦的即時培訓，針對初級至中級的商業與科技領袖。學員將理解量子計算基礎及其對加密物流和金融建模等產業的影響，並學習如何將其應用於自身領域。

完成培訓後，學員將能夠：

• 了解量子計算的基本原理，包括量子位元（qubits）與量子糾纏。
• 識別量子計算在密碼學、物流和金融建模中的潛在應用。
• 掌握量子技術的現有限制與未來發展。
• 認識量子演算法基礎及其對商業挑戰的影響。

Google Willow 是一個新興的量子平台，旨在加速量子 AI 系統的研發。

這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）針對希望利用 Google Willow 探索、設計並實現下一代量子 AI 工作流的高階從業者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Willow 的開發工具，將量子功能整合至 AI 管線中。
• 評估混合計算模型的性能、擴展性與精確度。
• 開發並測試經量子增強的機器學習演算法。
• 評估量子 AI 融合的未來潛力與限制。

課程形式

• 以理論為基礎的課程，輔以實作實驗。
• 著重於混合建模與演算法設計的廣泛練習。
• 使用 Willow 及支援的機器學習框架進行實務實驗室操作。

課程客製化選項

• 若您的團隊需要本課程的客製化版本，歡迎聯絡我們討論相關選項。