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
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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