Đề cương khóa học

Giới thiệu về Cơ học Lượng tử

  • Các nguyên tắc cơ bản của cơ học lượng tử
  • Trạng thái lượng tử và qubit
  • Siêu vị trí và vướng víu

Quantum Computing Kiến thức Nền tảng

  • Mạch lượng tử và cổng lượng tử
  • Đo lường lượng tử và thao tác qubit
  • Giới thiệu về các thuật toán lượng tử

Thuật toán Lượng tử

  • Tổng quan về các thuật toán lượng tử
  • Biến đổi Fourier lượng tử và các ứng dụng của nó
  • Thuật toán Grover để tìm kiếm cơ sở dữ liệu

AI Lượng tử và Machine Learning

  • Các thuật toán học máy lượng tử
  • Mạng nơ-ron lượng tử
  • Các ứng dụng tiềm năng của AI Lượng tử

Thách thức và Tương lai của AI Lượng tử

  • Các thách thức kỹ thuật trong AI Lượng tử
  • Các cân nhắc về đạo đức và tác động xã hội
  • Xu hướng và hướng nghiên cứu trong tương lai của AI Lượng tử

Dự án Thực hành

  • Mô phỏng các thuật toán lượng tử bằng Qiskit hoặc các khung tính toán lượng tử tương tự
  • Phát triển một mô hình học máy lượng tử cơ bản
  • Hợp tác trong một dự án nhóm để đề xuất một ứng dụng sáng tạo của AI Lượng tử

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính và cơ học lượng tử
  • Làm quen với lập trình Python

Đối tượng

  • Chuyên gia AI
  • Nhà nghiên cứu AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories