Programa do Curso
Introduction to Quantum-AI Integration
- Motivations for hybrid quantum-classical intelligence
- Key opportunities and current technological barriers
- Positioning Google Willow within the quantum-AI landscape
Google Willow Architecture and Capabilities
- System overview and toolchain structure
- Supported quantum operations and feature set
- APIs for advanced experimentation
Hybrid Quantum-Classical Models
- Partitioning tasks between quantum and classical components
- Data encoding strategies for quantum-enhanced learning
- State preparation and measurement workflows
Quantum Machine Learning Algorithms
- Variational quantum circuits for AI tasks
- Quantum kernels and feature maps
- Optimization loops for hybrid models
Building Quantum-AI Pipelines with Willow
- Developing hybrid models end-to-end
- Combining Willow with TensorFlow Quantum
- Testing and validating quantum-AI prototypes
Performance Optimization and Resource Management
- Noise-aware AI model development
- Managing compute constraints in hybrid systems
- Benchmarking quantum-AI performance
Applications and Emerging Use Cases
- Quantum-enhanced data analysis
- AI-driven optimization with quantum acceleration
- Cross-industry adoption potential
Future Trends in Quantum-AI Convergence
- Roadmaps for large-scale quantum-AI systems
- Architectural advances and hardware evolution
- Research directions shaping the quantum-AI frontier
Summary and Next Steps
Requisitos
- An understanding of quantum computing concepts
- Experience with machine learning frameworks
- Familiarity with hybrid quantum-classical workflows
Audience
- AI engineers
- Machine learning specialists
- Quantum computing researchers
Declaração de Clientes (1)
O conhecimento dos algoritmos de computação quântica e do background teórico relacionado do treinador é excelente. Gostaria especialmente de destacar sua capacidade de identificar exatamente quando eu estava tendo dificuldades com o material apresentado, e ele disponibilizou tempo e suporte para que eu pudesse realmente entender o tópico - isso foi ótimo e muito benéfico! A configuração virtual com Zoom funcionou muito bem, assim como as arranjos relacionados às sessões de treinamento e sequências de pausas. Houve uma grande quantidade de material/teoria para cobrir em apenas 2 dias, então o treinador ajustou a quantidade de conteúdo conforme o meu progresso na compreensão dos tópicos. Talvez planejar 3 dias para iniciantes absolutos seria melhor para cobrir todo o material e conteúdo descrito na agenda. Adorei a flexibilidade do treinador em responder às minhas perguntas específicas sobre os tópicos de treinamento, inclusive voltando após as pausas com mais explicações quando necessário. Muito obrigado novamente pelas sessões! Parabéns!
Giorgi Ediberidze
Curso - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Máquina Traduzida