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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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