Temario del curso
Introducción a la integración entre computación cuántica e inteligencia artificial
- Razones que impulsan el desarrollo de sistemas inteligentes híbridos, combinando elementos cuánticos y clásicos
- Principales oportunidades existentes junto a los obstáculos tecnológicos actuales
- Posicionamiento de Google Willow dentro del panorama general de investigaciones en este ámbito
Arquitectura y funcionalidades de Google Willow
- Descripción general del sistema y composición de su cadena de herramientas
- Operaciones cuánticas admitidas así como las capacidades más relevantes
- Interfaces de programación orientadas a la experimentación avanzada
Modelos computacionales híbridos, combinando elementos cuánticos y clásicos
- Distribución de tareas entre subsistemas cuánticos y clásicos durante el procesamiento
- Estrategias eficaces para codificar datos en entornos que integran tecnologías cuánticas
- Flujos de trabajo vinculados a la preparación del estado inicial y a la medición de resultados
Algoritmos cuánticos para el aprendizaje automático
- Circuitos cuánticos adaptables a distintas tareas pertenecientes al ámbito de la IA
- Conceptualización y uso de kernels cuánticos, además de métodos de representación espacial
- Protocolos iterativos orientados a la optimización en sistemas mixtos
Elaboración de flujos de trabajo completos que integren recursos cuánticos y proyectos de IA mediante Willow
- Desarrollo paso a paso de modelos mixtos en ambiente práctico
- Integración sin fisuras entre Willow y el framework TensorFlow Quantum
- Procesos exhaustivos de validación para prototipos que combinan IA y recursos cuánticos
Optimización del rendimiento y administración racional de los recursos computacionales
- Desarrollo responsable de modelos inteligentes, teniendo en cuenta los errores inducidos por el ruido cuántico
- Técnicas para mitigar limitaciones materiales y espaciales que afectan a sistemas híbridos
- Metodologías estandarizadas para comparar el desempeño de algoritmos cuántico-IA frente a otros tipos de modelos
Aplicaciones actuales y tendencias emergentes en este campo interdisciplinario
- Análisis de datos complejos que se benefician directamente del uso combinado de recursos cuánticos e IA
- Soluciones innovadoras basadas en algoritmos optimizados, donde el impulso cuántico es determinante para la eficacia general
- Posibilidades de expansión sectorial: ¿qué áreas industriales podrían aprovechar mayormente estos avances en un futuro cercano?
Tendencias evolutivas previstas para la colaboración mutua entre IA y tecnologías cuánticas
- Planes a mediano y largo plazo orientados al despliegue masivo de soluciones basadas en IA cuántica
- Innovaciones arquitectónicas futuras junto con avances importantes vinculados a los componentes hardware utilizados
- Orientación potencial para nuevos estudios científicos orientados precisamente a delimitar límites e impulsos futuros en este sector de investigación
Resumen final y pasos inmediatos recomendados para los asistentes al curso
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos fundamentales de la computación cuántica
- Experiencia previa con frameworks populares de aprendizaje automático
- Conocimiento sobre los flujos de trabajo que integran componentes cuánticos y clásicos
Público objetivo
- Ingenieros especializados en inteligencia artificial
- Especialistas en aprendizaje automático
- Investigadores en el campo de la computación cuántica
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