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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

Número de participantes


Precio por participante

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