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Temario del curso
Introducción a la integración entre IA y computación cuántica
- Motivaciones para la inteligencia híbrida (cuántica-clásica)
- Oportunidades clave y barreras tecnológicas actuales
- Posicionamiento de Google Willow en el ecosistema de IA cuántica
Arquitectura y capacidades de Google Willow
- Descripción general del sistema y estructura de la cadena de herramientas
- Operaciones cuánticas soportadas y conjunto de características
- APIs para experimentación avanzada
Modelos híbridos (cuántico-clásicos)
- Distribución de tareas entre componentes cuánticos y clásicos
- Estrategias de codificación de datos para el aprendizaje mejorado con capacidades cuánticas
- Flujos de trabajo de preparación y medición de estados
Algoritmos de aprendizaje automático cuántico
- Circuitos cuánticos variacionales para tareas de IA
- Kernels cuánticos y mapeo de características
- Bucles de optimización para modelos híbridos
Construcción de flujos de trabajo de IA cuántica con Willow
- Desarrollo completo (end-to-end) de modelos híbridos
- Integración de Willow con TensorFlow Quantum
- Pruebas y validación de prototipos de IA cuántica
Optimización del rendimiento y gestión de recursos
- Desarrollo de modelos de IA conscientes del ruido
- Gestión de limitaciones computacionales en sistemas híbridos
- Evaluación comparativa (benchmarking) del rendimiento de la IA cuántica
Aplicaciones y casos de uso emergentes
- Análisis de datos mejorado con capacidades cuánticas
- Optimización impulsada por IA con aceleración cuántica
- Potencial de adopción transversal en la industria
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
- Líneas de investigación que definen la frontera de la IA cuántica
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos fundamentales de la computación cuántica
- Experiencia previa con frameworks de aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo híbridos (cuánticos y clásicos)
Dirigido a
- Ingenieros de IA
- Especialistas en aprendizaje automático
- Investigadores en computación cuántica
21 Horas