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課程時長 21 時間:
課程簡介
量子 AI 整合簡介
- 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 領域的定位
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
- 用於高級實驗的 API
混合量子-經典模型
- 在量子組件與經典組件之間劃分任務
- 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
量子機器學習算法
- 用於 AI 任務的變分量子電路
- 量子核函數與特徵映射
- 混合模型的優化循環
使用 Willow 建構量子 AI 流程
- 端到端開發混合模型
- 將 Willow 與 TensorFlow Quantum 結合
- 測試與驗證量子 AI 原型
性能優化與資源管理
- 具備噪音感知能力的 AI 模型開發
- 管理混合系統中的計算約束
- 基準測試量子 AI 性能
應用與新興用例
- 量子增強數據分析
- 具有量子加速的 AI 驅動優化
- 跨行業採用潛力
量子 AI 融合的未來趨勢
- 大規模量子 AI 系統的發展路線圖
- 架構進展與硬件演進
- 塑造量子 AI 前沿的研究方向
總結與後續步驟
最低要求
- 理解量子計算的基本概念
- 具備機器學習框架的相關經驗
- 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