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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction à l'intégration quantique-IA

  • Motivations pour une intelligence hybride quantique-classique
  • Principales opportunités et obstacles technologiques actuels
  • Positionnement de Google Willow dans le paysage quantique-IA

Architecture et capacités de Google Willow

  • Vue d'ensemble du système et structure de la chaîne d'outils
  • Opérations quantiques prises en charge et ensemble de fonctionnalités
  • API pour des expérimentations avancées

Modèles hybrides quantique-classique

  • Partitionnement des tâches entre composants quantiques et classiques
  • Stratégies de codage des données pour l'apprentissage renforcé par la quantique
  • Flux de travail de préparation d'état et de mesure

Algorithmes d'apprentissage automatique quantique

  • Circuits quantiques variationnels pour les tâches d'IA
  • Noyaux quantiques et cartes de caractéristiques
  • Boucles d'optimisation pour les modèles hybrides

Construction de pipelines quantique-IA avec Willow

  • Développement de modèles hybrides de bout en bout
  • Combinaison de Willow avec TensorFlow Quantum
  • Tests et validation de prototypes quantique-IA

Optimisation des performances et gestion des ressources

  • Développement de modèles d'IA tenant compte du bruit
  • Gestion des contraintes de calcul dans les systèmes hybrides
  • Évaluation des performances quantique-IA par référence (benchmarking)

Applications et cas d'usage émergents

  • Analyse de données renforcée par la quantique
  • Optimisation pilotée par l'IA avec accélération quantique
  • Potentiel d'adoption inter-sectorielle

Tendances futures dans la convergence quantique-IA

  • Plans de route pour les systèmes quantique-IA à grande échelle
  • Avancées architecturales et évolution du matériel
  • Directions de recherche façonnant la frontière quantique-IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les concepts de l'informatique quantique
  • Expérience avec les frameworks d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les flux de travail hybrides quantique-classique

Public cible

  • Ingénieurs en IA
  • Spécialistes de l'apprentissage automatique
  • Chercheurs en informatique quantique

Nombre de participants


Prix par participant

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