코스 개요

양자-AI 통합 소개

  • 하이브리드 양자-클래식 지능의 동기
  • 주요 기회와 현재 기술적 장벽
  • Google Willow가 양자-AI 환경에서의 위치

Google Willow 아키텍처 및 기능

  • 시스템 개요 및 도구체인 구조
  • 지원되는 양자 연산 및 기능 세트
  • 고급 실험을 위한 API

하이브리드 양자-클래식 모델

  • 양자 및 클래식 구성요소 간의 작업 분할
  • 양자 강화 학습을 위한 데이터 인코딩 전략
  • 상태 준비 및 측정 워크플로

양자 머신 러닝 알고리즘

  • AI 작업을 위한 변형 양자 회로
  • 양자 커널 및 피처 맵
  • 하이브리드 모델의 최적화 루프

Willow을 활용한 양자-AI 파이프라인 구축

  • 하이브리드 모델의 end-to-end 개발
  • Willow과 TensorFlow Quantum의 조합
  • 양자-AI 프로토타입의 테스트 및 검증

성능 최적화 및 리소스 관리

  • 노이즈 인식 AI 모델 개발
  • 하이브리드 시스템에서의 컴퓨팅 제약 관리
  • 양자-AI 성능 벤치마킹

응용 프로그램 및 등장 사례

  • 양자 강화 데이터 분석
  • 양자 가속을 활용한 AI 주도 최적화
  • 산업 간 채택 가능성

양자-AI 통합의 미래 동향

  • 대규모 양자-AI 시스템의 로드맵
  • 아키텍처 발전 및 하드웨어 진화
  • 양자-AI 전선을 형성하는 연구 방향

요약 및 다음 단계

요건

  • 양자 컴퓨팅 개념에 대한 이해
  • 머신 러닝 프레임워크 사용 경험이 있음
  • 하이브리드 양자-클래식 워크플로에 익숙함

대상자

  • AI 엔지니어
  • 머신 러닝 전문가
  • 양자 컴퓨팅 연구원
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

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