Neem contact met ons op
 Duur 21 uren

Cursusaanbod

Inleiding bij kwantum-AI-integratie

  • Motivatie voor hybride kwantum-klassieke intelligentie
  • Belangrijkste kansen en huidige technologische hindernissen
  • Positie van Google Willow binnen het kwantum-AI-landschap

Architectuur en mogelijkheden van Google Willow

  • Systeemoverzicht en toolchainstructuur
  • Ondersteunde kwantumoperaties en functieset
  • API's voor geavanceerde experimenten

Hybride kwantum-klassieke modellen

  • Opsplitsing van taken tussen kwantum- en klassieke componenten
  • Strategieën voor data-codering voor kwantumversterkt leren
  • Workflows voor statusvoorbereiding en meting

Kwantum-machinelearning-algoritmen

  • Variatiele kwantumcircuits voor AI-taken
  • Kwantumkernels en feature-maps
  • Optimalisatieloops voor hybride modellen

Bouwen van kwantum-AI-pipelines met Willow

  • Ontwikkeling van hybride modellen van begin tot eind
  • Combination van Willow met TensorFlow Quantum
  • Testen en valideren van kwantum-AI-prototypen

Prestatieoptimalisatie en bronbeheer

  • Ontwikkeling van AI-modellen met ruisbewustzijn
  • Beheer van rekenlimieten in hybride systemen
  • Benchmarken van kwantum-AI-prestaties

Toepassingen en opkomende gebruiksgevallen

  • Kwantumversterkte data-analyse
  • AI-gedreven optimalisatie met kwantumversnelling
  • Potentieel voor toepassing in verschillende industrieën

Toekomstige trends in de convergentie van kwantum en AI

  • Wegen voor grootschalige kwantum-AI-systemen
  • Architecturale verbeteringen en hardware-evolutie
  • Onderzoeksrichtingen die de grens van kwantum-AI bepalen

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Begrip van de concepten van kwantumcomputing
  • Ervaring met machinelearning-frameworks
  • Verkendheid in hybride kwantum-klassieke workflows

Doelgroep

  • AI-ingenieurs
  • Specialisten in machinelearning
  • Onderzoekers op het gebied van kwantumcomputing

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën