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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