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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 時間:
客戶評論 (1)
培訓師在量子計算算法和相關理論背景方面的專業知識非常出色。我特別想強調他能夠準確察覺我在理解材料時遇到的困難,併爲我提供了時間和支持,讓我真正理解主題,這非常棒且非常有益!使用Zoom的虛擬設置非常順利,培訓課程和休息時間的安排也很合理。在“僅”2天的時間內涵蓋了大量材料/理論,因此培訓師根據我對主題的理解進度,很好地調整了內容的量。也許爲絕對初學者規劃3天的時間會更好,以便涵蓋議程中列出的所有材料和內容。我非常喜歡培訓師在回答我對培訓主題的具體問題時的靈活性,甚至在必要時在休息後回來提供更多解釋。再次非常感謝這些課程!做得很好!
Giorgi Ediberidze
課程 - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
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