Google Willow 與量子 AI 整合的未來培訓
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。
課程簡介
量子 AI 整合介紹
- 混合量子-經典智能的動機。
- 關鍵機會與當前技術障礙。
- Google Willow 在量子 AI 版圖中的定位。
Google Willow 架構與功能
- 系統概覽與工具鏈結構。
- 支援的量子操作與功能集。
- 用於進階實驗的 API。
混合量子-經典模型
- 在量子與經典元件之間劃分任務。
- 用於量子增強學習的數據編碼策略。
- 狀態準備與測量工作流。
量子機器學習演算法
- 用於 AI 任務的變分量子電路。
- 量子核與特徵映射。
- 混合模型的優化迴圈。
使用 Willow 建構量子 AI 管線
- 端到端開發混合模型。
- 將 Willow 與 TensorFlow Quantum 結合。
- 測試並驗證量子 AI 原型。
性能優化與資源管理
- 具備噪聲感知能力的 AI 模型開發。
- 管理混合系統的運算約束。
- 基準測試量子 AI 性能。
應用與新興使用案例
- 量子增強的數據分析。
- 結合量子加速的 AI 驅動優化。
- 跨產業採用潛力。
量子 AI 融合的未來趨勢
- 大規模量子 AI 系統的藍圖。
- 架構進步與硬體演進。
- 塑造量子 AI 前沿的研究方向。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備量子計算概念的理解。
- 具備機器學習框架的使用經驗。
- 熟悉混合量子-經典工作流。
目標受眾
- AI 工程師。
- 機器學習專家。
- 量子計算研究人員。
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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