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課程簡介
量子力學導論
- 量子力學基本原理。
- 量子態與量子比特。
- 疊加與糾纏。
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算法用於數據庫搜索。
量子AI與機器學習
- 量子機器學習算法。
- 量子神經網絡。
- 量子AI的潛在應用。
量子AI的挑戰與未來
- 量子AI的技術挑戰。
- 倫理考量與社會影響。
- 量子AI的未來趨勢與研究方向。
實驗項目
- 使用Qiskit或類似量子計算框架模擬量子算法。
- 開發基礎量子機器學習模型。
- 小組合作,提出量子AI的創新應用。
總結與下一步
最低要求
- 對線性代數和量子力學有基本瞭解。
- 熟悉Python編程。
受衆
- AI專業人士。
- AI研究人員。
14 小時