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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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