연락처 정보

코스 개요

양자-AI 통합의 개요

  • 하이브리드 양자-고전 인텔리전스 구현에 대한 필요성 및 배경
  • 현재 직면한 기술적 장벽과 그로 인해 얻을 수 있는 주요 기회들
  • 양자-AI 분야에서 구글 윌로우가 갖는 위치 및 역할

구글 윌로우의 아키텍처와 기능 요소

  • 전체 시스템 개요와 개발 툴 체인 구성 방식
  • 지원되는 양자 연산 유형 및 주요 기능들
  • 고급 연구용 API의 활용법

하이브리드 양자-고전 모델 설계 전략

  • 양자 컴퓨터와 일반 컴퓨터 간의 업무 분담 방식
  • 데이터를 양자 시스템에서 효율적으로 활용하기 위한 인코딩 전략
  • 상태 준비 단계부터 결과 측정에 이르는 전체 프로세스 설명

양자 머신러닝 알고리즘 구현 사례

  • AI 작업 수행을 위한 변형적 양자 회로 설계법
  • 데이터 특성 추출에 활용되는 양자 커널 및 피처 맵핑 방법
  • 하이브리드 모델 최적화를 위한 반복 계산 프로세스

윌로우 활용을 통한 양자-AI 파이프라인 개발 절차

  • 하이브리드 모델 전체 구조를 설계하고 구현하는 과정
  • 윌로우와 텐서플로우 퀀텀 간의 통합 기법
  • 양자-AI 프로토타입을 검증하고 안정성을 확인하는 방법

성능 최적화 및 컴퓨팅 자원 관리 방안

  • 양자 노이즈 요인을 고려한 AI 모델 설계법
  • 하이브리드 시스템에서 계산 자원 사용 제한에 대응하는 전략
  • 양자-AI 성능 수준을 측정하고 비교하는 기법

응용 분야와 새롭게 떠오르는 활용 사례들

  • 양자 기술을 결합한 데이터 분석 기법들의 발전 방향
  • 양자 연산 능력을 활용해 문제 해결의 효율성을 높이는 AI 최적화 방법
  • 다양한 산업 분야에서의 양자-AI 기술 적용 가능성 분석

양자-AI 통합의 미래 전망 및 추세

  • 대규모 양자-AI 시스템 구축을 위한 기술 로드맵 설명
  • 아키텍처 개선과 하드웨어 발전 동향의 영향력 분석
  • 양자-AI 분야 연구 방향에 관한 새로운 화두 소개

요약 및 향후 학습 계획 안내

요건

  • 양자 컴퓨팅 관련 개념에 대한 기본적인 이해
  • 다양한 머신러닝 프레임워크 활용 경험
  • 양자-고전 시스템 간 통합 워크플로우에 대한 이해 수준

수강 대상

  • AI 엔지니어
  • 머신러닝 전문가
  • 양자 컴퓨팅 연구원
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

관련 카테고리