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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