Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot de integratie tussen kwantumcomputing en AI
- Redenen voor het gebruik van hybride kwantum-klassieke systemen bij kunstmatige intelligentie
- Belangrijkste mogelijkheden en huidige technologische beperkingen
- De rol van Google Willow binnen het landschap van kwantum-AI
Architectuur en mogelijkheden van Google Willow
- Overzicht van het systeem en de structuur van het hulpmiddelenpakket
- Ondersteunde kwantumbewerkingen en beschikbare functies
- API’s die gebruikt kunnen worden voor geavanceerd onderzoek
Hybride kwantum-klassieke modellen
- Verdeling van taken tussen kwantum- en klassieke onderdelen
- Strategieën voor het coderen van gegevens ten behoeve van kwantumverbeterde leermethoden
- Werkwijzen voor het voorbereiden en meten van toestanden
Kwantum-machine learning-algoritmen
- Variational quantum circuits voor AI-toepassingen
- Kwantumkernfuncties en kenmerkenkaarten
- Optimalisatieprocessen in hybride modellen
Het opbouwen van kwantum-AI-pijplijnen met Willow
- Ontwikkeling van end-to-end hybride modellen
- Integratie van Willow met TensorFlow Quantum
- Testen en valideren van kwantum-AI-prototypen
Prestatieoptimalisatie en beheer van resourcegebruik
- Ontwikkeling van AI-modellen waarbij rekening wordt gehouden met ruis in kwantumsystemen
- Omgaan met beperkingen op het gebied van rekencapaciteit in hybride systemen
- Beoordeling van de prestaties van kwantum-AI-systemen
Toepassingen en nieuwe gebruiksgevallen
- Kwantumverbeterde data-analyse
- AI-gestuurde optimalisatie dankzij kwantumversnelling
- Mogelijkheden voor toepassing in diverse sectoren
Toekomstige ontwikkelingen binnen kwantum-AI
- Richtinggevende plannen voor schaalbare kwantum-AI-systemen
- Vooruitgang op het gebied van systeemarchitectuur en hardwareontwikkeling
- Onderzoeksrichtingen die de grenzen van kwantum-AI bepalen
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Basiskennis van concepten binnen kwantumcomputing
- Ervaring met machine learning-frameworks
- Kennis van hybride werkstromen waarin zowel kwantum- als klassieke componenten voorkomen
Doelgroep
- AI-engineers
- Machine learning-specialisten
- Onderzoekers in het domein van kwantumcomputing
21 Uren