Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la Integración de IA Cuántica
- Motivaciones para la inteligencia híbrida cuántico-clásica
- Oportunidades clave y barreras tecnológicas actuales
- Posicionamiento de Google Willow dentro del panorama de IA cuántica
Arquitectura y Capacidades de Google Willow
- Descripción general del sistema y estructura de la cadena de herramientas
- Operaciones cuánticas soportadas y conjunto de características
- APIs para experimentación avanzada
Modelos Híbridos Cuántico-Clásicos
- Particionamiento de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
- Estrategias de codificación de datos para aprendizaje mejorado con tecnologías cuánticas
- Flujos de trabajo de preparación de estados y medición
Algoritmos de Aprendizaje Automático Cuántico
- Circuitos cuánticos variacionales para tareas de IA
- Kernels cuánticos y mapas de características
- Bucles de optimización para modelos híbridos
Construcción de Flujos de Trabajo de IA Cuántica con Willow
- Desarrollo integral de modelos híbridos
- Integración de Willow con TensorFlow Quantum
- Prueba y validación de prototipos de IA cuántica
Optimización del Rendimiento y Gestión de Recursos
- Desarrollo de modelos de IA conscientes del ruido
- Gestión de limitaciones de cómputo en sistemas híbridos
- Evaluación comparativa (benchmarking) del rendimiento de IA cuántica
Aplicaciones y Casos de Uso Emergentes
- Análisis de datos mejorado con tecnologías cuánticas
- Optimización impulsada por IA con aceleración cuántica
- Potencial de adopción transversal en la industria
Tendencias Futuras en la Convergencia de IA Cuántica
- Hojas de ruta para sistemas de IA cuántica a gran escala
- Avances arquitectónicos y evolución del hardware
- Direcciones de investigación que definen la frontera de la IA cuántica
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de computación cuántica
- Experiencia con marcos de trabajo de aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo híbridos (cuánticos y clásicos)
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Especialistas en aprendizaje automático
- Investigadores en computación cuántica
21 Horas