課程簡介

量子力學導論

  • 量子力學的基本原理
  • 量子態與量子比特
  • 疊加態與量子糾纏

量子計算基礎

  • 量子電路與量子門
  • 量子測量與量子比特操作
  • 量子算法簡介

量子算法

  • 量子算法概述
  • 量子傅里葉變換及其應用
  • Grover算法在數據庫搜索中的應用

量子人工智能與機器學習

  • 量子機器學習算法
  • 量子神經網絡
  • 量子人工智能的潛在應用

量子人工智能的挑戰與未來

  • 量子人工智能的技術挑戰
  • 倫理考量與社會影響
  • 量子人工智能的未來趨勢與研究方向

實驗室項目

  • 使用Qiskit或類似的量子計算框架模擬量子算法
  • 開發一個基礎的量子機器學習模型
  • 合作完成一個小組項目,提出量子人工智能的創新應用

總結與下一步

最低要求

  • 具備線性代數和量子力學的基礎知識
  • 熟悉Python編程

受衆

  • AI專業人士
  • AI研究人員
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

Upcoming Courses

課程分類