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期間 21 時間
コース概要
Quantum-AI統合の紹介
- ハイブリッド クオンタム-古典的インテリジェンスへの動機
- 主要な機会と現在の技術的障壁
- Quantum-AI環境におけるGoogle Willowの位置づけ
Google Willowのアーキテクチャと機能
- システム概要とツールチェーン構造
- サポートされるクオンタム操作と機能セット
- 高度な実験のためのAPI
ハイブリッド クオンタム-古典的モデル
- クオンタム構成要素と古典的構成要素間のタスク分割
- クオンタム拡張型学習のためのデータエンコーディング戦略
- 状態準備と測定ワークフロー
クオンタム機械学習アルゴリズム
- AIタスクのための変分クオンタム回路
- クオンタムカーネルと特徴量マップ
- ハイブリッドモデルのための最適化ループ
Willowを用いたQuantum-AIパイプラインの構築
- エンドツーエンドのハイブリッドモデルの開発
- TensorFlow QuantumとのWillowの組み合わせ
- Quantum-AIプロトタイプのテストと検証
パフォーマンスの最適化とリソース管理
- ノイズを考慮したAIモデル開発
- ハイブリッドシステムにおける計算制約の管理
- Quantum-AIパフォーマンスのベンチマーキング
応用例と新興ユースケース
- クオンタム拡張型データ分析
- クオンタム加速を伴うAI駆動型最適化
- 業界横断的な採用可能性
Quantum-AI収束の未来のトレンド
- 大規模Quantum-AIシステムのロードマップ
- アーキテクチャの進歩とハードウェアの進化
- Quantum-AIフロンティアを形作る研究方向性
まとめと次のステップ
要求
- クオンタムコンピューティングの概念の理解
- 機械学習フレームワークの使用経験
- ハイブリッド クオンタム-古典的ワークフローへの慣れ
対象読者
- AIエンジニア
- 機械学習スペシャリスト
- クオンタムコンピューティング研究者