Eğitim İçeriği

Kuantum-YA Entegrasyonuna Giriş

  • Karma kuantum-sınırlı zeka için nedenler
  • Ana fırsatlar ve mevcut teknolojik engeller
  • Kuantum-YA landscapinde Google Willow'un pozisyonu

Google Willow Mimarisi ve Yetenekleri

  • Sistem genel bakışı ve araç zinciri yapısı
  • Desteklenen kuantum işlemler ve özellik kümesi
  • Gelişmiş deneyler için API'lar

Karma Kuantum-Sınırlı Modeller

  • Görevleri kuantum ve sınırlı bileşenler arasında bölme
  • Kuantum destekli öğrenme için veri kodlama stratejileri
  • Durum hazırlama ve ölçüm iş akışları

Kuantum Makine Öğrenme Algoritmaları

  • AI görevleri için varyasyonel kuantum devreler
  • Kuantum çekirdekleri ve özellik haritaları
  • Karma modeller için eniyileme döngüleri

Willow ile Kuantum-YA İş Akışları Oluşturma

  • Karma modelleri baştan sona geliştirme
  • Willow'u TensorFlow Quantum ile birleştirme
  • Kuantum-YA prototiplerini test etme ve doğrulama

Performans Optimizasyonu ve Kaynak Yönetimi

  • Gürültü bilincinde AI modeli geliştirme
  • Karma sistemlerde hesaplama kısıtlamalarını yönetme
  • Kuantum-YA performansını ölçme

Uygulamalar ve Yeni Kullanım Alanları

  • Kuantum destekli veri analizi
  • Kuantum hızlandırması ile AI destekli eniyileme
  • Endüstriler arası benimsenme potansiyeli

Kuantum-YA Yaklaşımlarının Gelecekteki Trenleri

  • Büyük ölçekli kuantum-YA sistemleri için roadmaps
  • Mimari ilerlemeler ve donanım evrimi
  • Kuantum-YA önündeki araştırmacı yönler

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Kuantum bilgisayarlık kavramlarına sahip olmak
  • Makine öğrenme çerçeveleriyle deneyim sahibi olmak
  • Karma kuantum-sınırlı iş akışlarına aşina olmak

Hedef Kitle

  • YA mühendisleri
  • Makine öğrenme uzmanları
  • Kuantum bilgisayarlık araştırmacıları
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler