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課程簡介

量子力學入門

  • 量子力學基本原理
  • 量子態與量子位(Qubits)
  • 疊加態與糾纏現象

量子運算基礎

  • 量子電路與量子門
  • 量子測量與量子位操控
  • 量子算式概論

量子算式

  • 量子算式總覽
  • 量子傅立葉變換及其應用
  • 用於資料庫搜尋的 Grover 演算法

量子人工智慧與機器學習

  • 量子機器學習演算法
  • 量子神經網絡
  • 量子人工智慧的潛在應用

量子人工智慧的挑戰與未來

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

實驗室專案

  • 使用 Qiskit 或類似量子運算框架模擬量子演算法
  • 開發一個基礎的量子機器學習模型
  • 小組合作,提出一項量子人工智慧的創新應用構想

最低要求

  • 具備線性代數與量子力學的基礎理解
  • 熟悉 Python 程式設計

目標受眾

  • 人工智慧專業人員
  • 人工智慧研究员
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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