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Temario del curso

Introducción a la integración entre IA y computación cuántica

  • Motivaciones para la inteligencia híbrida (cuántica y clásica)
  • Oportunidades clave y barreras tecnológicas actuales
  • Posicionamiento de Google Willow en el panorama de la IA cuántica

Arquitectura y capacidades de Google Willow

  • Descripción general del sistema y estructura del conjunto de herramientas
  • Operaciones cuánticas compatibles y conjunto de características
  • APIs para experimentación avanzada

Modelos híbridos (cuánticos y clásicos)

  • División de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
  • Estrategias de codificación de datos para aprendizaje potenciado con tecnología cuántica
  • Flujos de trabajo de preparación y medición de estados

Algoritmos de aprendizaje automático cuántico

  • Circuitos cuánticos variacionales para tareas de IA
  • Quernels y mapas de características cuánticos
  • Bucles de optimización para modelos híbridos

Construcción de tuberías (pipelines) de IA cuántica con Willow

  • Desarrollo de modelos híbricos de extremo a extremo
  • Combinación 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 restricciones computacionales en sistemas híbridos
  • Evaluación comparativa (benchmarking) del rendimiento de la IA cuántica

Aplicaciones y casos de uso emergentes

  • Análisis de datos potenciado con tecnología cuántica
  • Optimización impulsada por IA con aceleración cuántica
  • Potencial de adopción transversal entre industrias

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
  • Direcciones de investigación que definen la vanguardia de la IA cuántica

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de la computación cuántica
  • Experiencia con marcos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con flujos de trabajo híbridos (cuánticos y clásicos)

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Especialistas en aprendizaje automático
  • Investigadores en computación cuántica
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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