Plan du cours
Introduction à l'intégration quantique-IA
- Motivations de l'intelligence hybride quantique-classique
- Opportunités clés et obstacles technologiques actuels
- Positionnement de Google Willow dans le paysage quantique-IA
Architecture et capacités de Google Willow
- Aperçu du système et structure de la chaîne d'outils
- Opérations quantiques prises en charge et ensemble de fonctionnalités
- API pour l'expérimentation avancée
Modèles hybrides quantiques-classiques
- Partitionnement des tâches entre les composants quantiques et classiques
- Stratégies d'encodage des données pour l'apprentissage amélioré par le quantique
- Préparations d'état et workflows de mesure
Algorithmes d'apprentissage machine quantique
- Circuits quantiques variationnels pour les tâches d'IA
- Kernels quantiques et cartes de caractéristiques
- Boucles d'optimisation pour les modèles hybrides
Construction de pipelines quantiques-IA avec Willow
- Développement de modèles hybrides de bout en bout
- Combinaison de Willow avec TensorFlow Quantum
- Tests et validation des prototypes quantiques-IA
Optimisation des performances et gestion des ressources
- Développement de modèles d'IA sensibles au bruit
- Gestion des contraintes de calcul dans les systèmes hybrides
- Mise en concurrence (benchmarking) des performances quantiques-IA
Applications et cas d'utilisation émergents
- Analyse de données améliorée par le quantique
- Optimisation pilotée par l'IA avec accélération quantique
- Potentiel d'adoption transversale aux industries
Tendances futures de la convergence quantique-IA
- Feux de route pour les systèmes quantiques-IA à grande échelle
- Avancées architecturales et évolution du matériel
- Orientations de la recherche façonnant la frontière quantique-IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de l'informatique quantique
- Une expérience avec les frameworks d'apprentissage machine
- Une familiarité avec les workflows hybrides quantiques-classiques
Public cible
- Ingénieurs en IA
- Spécialistes en apprentissage machine
- Chercheurs en informatique quantique
Nos clients témoignent (1)
Les algorithmes de calcul quantique et les connaissances théoriques connexes du formateur sont excellentes. En particulier, j'aimerais souligner sa capacité à détecter précisément quand je rencontrais des difficultés avec le matériel présenté, et il m'a fourni le temps et le soutien nécessaires pour vraiment comprendre le sujet - c'était génial et très bénéfique ! Le cadre virtuel avec Zoom a fonctionné très bien, ainsi que les dispositions concernant les sessions de formation et les pauses. Il y avait beaucoup de matériel/théorie à couvrir en seulement 2 jours, donc le formateur a ajusté habilement la quantité en fonction de ma compréhension des sujets. Peut-être qu'un planning sur 3 jours serait meilleur pour les débutants absolus afin de couvrir tout le matériel et le contenu énumérés dans l'ordre du jour. J'ai beaucoup apprécié la flexibilité du formateur pour répondre à mes questions spécifiques sur les sujets de formation, en revenant même après les pauses avec plus d'explications si nécessaire. Un grand merci encore pour les sessions ! Bien fait !
Giorgi Ediberidze
Formation - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Traduction automatique