コース概要

量子AI統合の導入

  • ハイブリッド量子-クラシカルインテリジェンスの動機
  • 主な機会と現在の技術的障壁
  • 量子AIランドスケープにおけるGoogle Willowの位置付け

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
  • 対応する量子操作と機能セット
  • 先進的な実験のためのAPI

ハイブリッド量子-クラシカルモデル

  • 量子とクラシカルコンポーネント間でのタスク分割
  • 量子強化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

量子機械学習アルゴリズム

  • AIタスク向けの変分量子回路
  • 量子カーネルと特徴マップ
  • ハイブリッドモデルの最適化ループ

Willowを使用した量子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開発
  • TensorFlow Quantumとの組み合わせ
  • 量子AIプロトタイプのテストと検証

パフォーマンス最適化とリソース管理

  • ノイズに注意を払ったAIモデル開発
  • ハイブリッドシステムでの計算制約の管理
  • 量子AIパフォーマンスのベンチマーク

アプリケーションと新興ユースケース

  • 量子強化型データ分析
  • 量子加速によるAI駆動の最適化
  • 業界横断的な採用可能性

量子AI収束の未来トレンド

  • 大規模な量子AIシステムのロードマップ
  • アーキテクチャの進化とハードウェアの発展
  • 量子AIフロンティアを形成する研究方向性

まとめと次ステップ

要求

  • 量子計算の概念の理解
  • 機械学習フレームワークの経験
  • ハイブリッド量子-クラシカルワークフローの知識

対象者

  • AIエンジニア
  • 機械学習スペシャリスト
  • 量子計算研究者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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