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Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução à Integração Quântico-AI
- Motivações para a inteligência híbrida quântico-clássica
- Principais oportunidades e barreiras tecnológicas atuais
- Posicionamento do Google Willow no cenário da quântica-AI
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
- Divisão de tarefas entre componentes quânticos e clássicos
- Estratégias de codificação de dados para aprendizado aprimorado por quântica
- Fluxos de trabalho de preparação de estado e medição
Algoritmos de Aprendizado de Máquina Quântico
- Circuitos quânticos variacionais para tarefas de IA
- Núcleos quânticos e mapas de funcionalidades
- Loops de otimização para modelos híbridos
Construindo Pipelines de Quântica-AI com o Willow
- Desenvolvimento de modelos híbridos de ponta a ponta
- Combinação do Willow com TensorFlow Quantum
- Teste e validação de protótipos de quântica-AI
Otimização de Desempenho e Gerenciamento de Recursos
- Desenvolvimento de modelos de IA conscientes do ruído
- Gerenciamento de restrições computacionais em sistemas híbridos
- Marcação de referência (benchmarking) do desempenho de quântica-AI
Aplicações e Casos de Uso Emergentes
- Análise de dados aprimorada por quântica
- Otimização dirigida por IA com aceleração quântica
- Potencial de adoção entre indústrias
Tendências Futuras na Convergência Quântico-AI
- Roadmaps para sistemas de quântica-AI em grande escala
- Avanços arquitetônicos e evolução de hardware
- Direções de pesquisa que moldam a fronteira da quântica-AI
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos 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