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Temario del curso
Introducción a la integración entre IA y computación cuántica
- Motivaciones para la inteligencia híbrida clásica-cuántica
- Principales oportunidades y barreras tecnológicas actuales
- Posicionamiento de Google Willow dentro del ecosistema de IA cuántica
Arquitectura y capacidades de Google Willow
- Visión general del sistema y estructura de la cadena de herramientas
- Operaciones cuánticas soportadas y conjunto de características
- APIs para experimentación avanzada
Modelos híbridos clásicos-cuánticos
- División de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
- Estrategias de codificación de datos para el aprendizaje mejorado con tecnología cuántica
- Preparación del estado y flujos de trabajo de medición
Algoritmos de aprendizaje automático cuántico
- Circuitos cuánticos variacionales para tareas de IA
- Núcleos cuánticos y mapas de características
- Bucles de optimización para modelos híbridos
Construcción de pipelines de IA cuántica con Willow
- Desarrollo completo de modelos híbridos, desde el inicio hasta la implementación
- Integración de Willow con TensorFlow Quantum
- Pruebas y validación de prototipos de IA cuántica
Optimización del rendimiento y gestión de recursos
- Desarrollo de modelos de IA sensibles al ruido
- Gestión de limitaciones de cómputo en sistemas híbridos
- Evaluación del rendimiento de soluciones que combinan IA y computación cuántica
Aplicaciones y casos de uso emergentes
- Análisis de datos mejorado con tecnología cuántica
- Optimización impulsada por IA con aceleración cuántica
- Potencial de adopción transversal en diversos sectores industriales
Tendencias futuras en la convergencia entre IA y computación cuántica
- Hojas de ruta para sistemas de IA cuántica a gran escala
- Avances arquitectónicos y evolución del hardware
- Líneas de investigación que están definiendo la frontera de la IA cuántica
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos fundamentales de la computación cuántica
- Experiencia previa con frameworks de aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo híbridos que combinan entornos clásicos y cuánticos
Público objetivo
- Ingenieros de inteligencia artificial
- Especialistas en aprendizaje automático
- Investigadores en computación cuántica
21 Horas