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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
 21 Heures

Nombre de participants


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