Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução à Integração entre IA e Computação Quântica
- Motivações para a inteligência híbrida quântico-clássica
- Principais oportunidades e barreiras tecnológicas atuais
- Posicionamento do Google Willow no cenário de IA quântica
Arquitetura e Capacidades do Google Willow
- Visão geral do sistema e estrutura da cadeia de ferramentas
- Operações quânticas suportadas e conjunto de funcionalidades
- APIs para experimentação avançada
Modelos Híbridos Quântico-Clássicos
- Particionamento de tarefas entre componentes quânticos e clássicos
- Estratégias de codificação de dados para aprendizado aprimorado por computação quântica
- Fluxos de trabalho de preparação de estado e medição
Algoritmos de Aprendizado de Máquina Quântico
- Circuitos quânticos variacionais para tarefas de IA
- Quanta kernels e mapas de features
- Laços de otimização para modelos híbridos
Construindo Pipelines de IA Quântica com o Willow
- Desenvolvimento completo de modelos híbridos
- Integração do Willow com TensorFlow Quantum
- Testes e validação de protótipos de IA quântica
Otimização de Desempenho e Gestão de Recursos
- Desenvolvimento de modelos de IA conscientes do ruído
- Gestão de restrições computacionais em sistemas híbridos
- Benchmarking do desempenho da IA quântica
Aplicações e Casos de Uso Emergentes
- Análise de dados aprimorada por computação quântica
- Otimização orientada por IA com aceleração quântica
- Potencial de adoção transversal em diferentes setores
Tendências Futuras na Convergência entre IA e Computação Quântica
- Roteiros para sistemas de grande escala de IA quântica
- Avanços arquitetônicos e evolução do hardware
- Direções de pesquisa que moldam a fronteira da IA quântica
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos fundamentais de computação quântica
- Experiência com frameworks de aprendizado de máquina
- Familiaridade com fluxos de trabalho híbridos quântico-clássicos
Público-alvo
- Engenheiros de IA
- Especialistas em aprendizado de máquina
- Pesquisadores em computação quântica
21 Horas