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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in die Quanten-KI-Integration
- Motivationen für hybride Quanten-Klassik-Intelligenz
- Zentrale Chancen und aktuelle technologische Hürden
- Positionierung von Google Willow im Quanten-KI-Umfeld
Architektur und Funktionen von Google Willow
- Systemübersicht und Struktur der Werkzeugkette
- Unterstützte Quantenoperationen und Funktionsumfang
- APIs für fortgeschrittene Experimente
Hybride Quanten-Klassik-Modelle
- Aufteilung von Aufgaben zwischen quanten- und klassisch-basierten Komponenten
- Datenkodierungsstrategien für quanten-optimiertes Lernen
- Workflows für Zustandsvorbereitung und Messung
Quanten-Machine-Learning-Algorithmen
- Variationale Quantenschaltungen für KI-Aufgaben
- Quantenkerne und Merkmalsabbildungen
- Optimierungsschleifen für hybride Modelle
Aufbau von Quanten-KI-Pipelines mit Willow
- Entwicklung hybrider Modelle Ende-zu-Ende
- Kombination von Willow mit TensorFlow Quantum
- Testen und Validieren von Quanten-KI-Prototypen
Leistungsoptimierung und Ressourcenmanagement
- Entwicklung von Rauschen-toleranten KI-Modellen
- Verwaltung von Recheneinschränkungen in hybriden Systemen
- Benchmarking der Quanten-KI-Leistung
Anwendungen und aufkommende Anwendungsfälle
- Quanten-optimierte Datenanalyse
- KI-gesteuerte Optimierung mit Quantenbeschleunigung
- Branchenübergreifendes Adoptionspotenzial
Zukunftstrends der Konvergenz von Quantencomputing und KI
- Entwicklungspläne für großflächige Quanten-KI-Systeme
- Architektonische Fortschritte und Hardware-Evolution
- Forschungsrichtungen, die die Quanten-KI-Frontier formen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlagenwissen über Konzepte des Quantencomputings
- Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks
- Vertrautheit mit hybriden Quanten-Klassik-Workflows
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Machine-Learning-Spezialisten
- Forscher im Bereich Quantencomputing