Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
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