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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

Número de participantes


Precio por participante

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