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Temario del curso
Introduction to Quantum-AI Integration
- Motivations for hybrid quantum-classical intelligence
- Key opportunities and current technological barriers
- Positioning Google Willow within the quantum-AI landscape
Google Willow Architecture and Capabilities
- System overview and toolchain structure
- Supported quantum operations and feature set
- APIs for advanced experimentation
Hybrid Quantum-Classical Models
- Partitioning tasks between quantum and classical components
- Data encoding strategies for quantum-enhanced learning
- State preparation and measurement workflows
Quantum Machine Learning Algorithms
- Variational quantum circuits for AI tasks
- Quantum kernels and feature maps
- Optimization loops for hybrid models
Building Quantum-AI Pipelines with Willow
- Developing hybrid models end-to-end
- Combining Willow with TensorFlow Quantum
- Testing and validating quantum-AI prototypes
Performance Optimization and Resource Management
- Noise-aware AI model development
- Managing compute constraints in hybrid systems
- Benchmarking quantum-AI performance
Applications and Emerging Use Cases
- Quantum-enhanced data analysis
- AI-driven optimization with quantum acceleration
- Cross-industry adoption potential
Future Trends in Quantum-AI Convergence
- Roadmaps for large-scale quantum-AI systems
- Architectural advances and hardware evolution
- Research directions shaping the quantum-AI frontier
Summary and Next Steps
Requerimientos
- An understanding of quantum computing concepts
- Experience with machine learning frameworks
- Familiarity with hybrid quantum-classical workflows
Audience
- AI engineers
- Machine learning specialists
- Quantum computing researchers
21 Horas
Testimonios (1)
El conocimiento del entrenador sobre algoritmos de computación cuántica y el fondo teórico relacionado es excelente. Especialmente me gustaría destacar su habilidad para detectar exactamente cuando estaba luchando con el material presentado, y él proporcionó tiempo y apoyo para que realmente entendiera el tema - eso fue genial y muy beneficioso. La configuración virtual con Zoom funcionó muy bien, así como las disposiciones sobre sesiones de formación y secuencias de descansos. Fue mucho material/teoría para cubrir en solo 2 días, por lo que el entrenador ajustó adecuadamente la cantidad según mi progreso y comprensión de los temas. Quizás planificar 3 días para principiantes absolutos sería mejor para cubrir todo el material y contenido descrito en la agenda. Me gustó mucho la flexibilidad del entrenador para responder a mis preguntas específicas sobre los temas de formación, incluso volviendo después de los descansos con más explicaciones si era necesario. ¡Gracias nuevamente por las sesiones! ¡Buen trabajo!
Giorgi Ediberidze
Curso - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
Traducción Automática
