お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
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
お客様の声 (1)
量子コンピューティングのアルゴリズムとトレーナーが持つ理論的背景知識は優れています。特に、私が提示された教材で苦労しているときを正確に見抜き、理解するために時間とサポートを提供してくれた点を強調したいです。それは素晴らしいことで、とても有益でした! Zoomを使用したバーチャル環境も非常にうまく機能し、研修セッションや休憩のスケジュールに関する手配も問題ありませんでした。2日間でカバーする必要があった多くの資料・理論がありましたが、トレーナーは私の理解の進捗に応じて量を適切に調整してくれました。絶対の初心者には3日間計画を立てた方が良いかもしれません。議題に記載されているすべての教材と内容をカバーするためです。また、トレーナーが私の具体的な質問に柔軟に対応し、必要に応じて休憩後にも追加説明に戻ってきてくださった点も大変気に入りました。セッションに再び感謝します!よくできました!
Giorgi Ediberidze
コース - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
機械翻訳