Schulungsübersicht
Einführung in die Quanten-KI-Integration
- Motivation für hybride quantenklassische Intelligenz
- Hauptchancen und aktuelle technologische Hürden
- Positionierung von Google Willow im Quanten-KI-Spektrum
Google Willow Architektur und Fähigkeiten
- Systemübersicht und Toolchain-Struktur
- Unterstützte Quantenoperationen und Funktionsumfang
- APIs für erweiterte Experimente
Hybride Quanten-Klassische Modelle
- Aufteilung von Aufgaben zwischen quantenbasierten und klassischen Komponenten
- Datenkodierungsstrategien für quantenverstärktes Lernen
- State-Preparation- und Messungsabläufe
Quantenmaschinelles Lernen
- Variante Quantenschaltkreise für KI-Aufgaben
- Quantenkernels und Feature Maps
- Optimierungsschleifen für hybride Modelle
Erstellung von Quanten-KI-Pipelines mit Willow
- Entwicklung von Hybridmodellen von Anfang bis Ende
- Kombinieren von Willow mit TensorFlow Quantum
- Testen und Validieren von Quanten-KI-Prototypen
Leistungssteigerung und Ressourcenmanagement
- Noise-aware KI-Modellentwicklung
- Verwaltung von Rechenrestriktionen in hybriden Systemen
- Benchmarking der Quanten-KI-Leistung
Anwendungen und aufstrebende Use Cases
- Quantenverstärkte Datenanalyse
- AI-getriebene Optimierung mit quantenbasierter Beschleunigung
- Potenzial für die Adoption in verschiedenen Branchen
Zukünftige Trends in der Quanten-KI-Konvergenz
- Roadmaps für großskalige Quanten-KI-Systeme
- Architekturfortschritte und Hardwareentwicklung
- Forschungsrichtungen, die das Quanten-KI-Spektrum prägen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Quantencomputing-Konzepten
- Erfahrung mit maschinellen Lernframeworks
- Kenntnisse in hybriden quantenklassischen Arbeitsabläufen
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Spezialisten für maschinelles Lernen
- Forscher im Bereich Quantencomputing
Erfahrungsberichte (1)
Die Kenntnisse des Trainers in Quantenalgorithmen und der dazugehörigen theoretischen Grundlagen waren ausgezeichnet. Besonders hervorheben möchte ich seine Fähigkeit, genau zu erkennen, wenn ich Schwierigkeiten mit dem vorgestellten Material hatte. Er bot mir dann Zeit und Unterstützung an, um das Thema wirklich zu verstehen – das war großartig und sehr nützlich! Die virtuelle Setup mit Zoom funktionierte hervorragend, ebenso wie die Absprachen bezüglich der Trainingszeiten und Pausen. Es war viel Material/Theorie in nur 2 Tagen abzudecken, weshalb der Trainer den Umfang anhand meines Verständnisfortschritts gut angepasst hat. Vielleicht wäre es besser, für absolute Anfänger 3 Tage zu planen, um alle im Agenda aufgeführten Inhalte abzudecken. Ich schätzte sehr die Flexibilität des Trainers, meine spezifischen Fragen zum Trainingsinhalt zu beantworten und sogar nach den Pausen mit weiteren Erklärungen zurückzukommen, falls erforderlich. Ein großes Dankeschön noch einmal für die Sitzungen! Gut gemacht!
Giorgi Ediberidze
Kurs - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Maschinelle Übersetzung