문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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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