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課程簡介
量子力學入門
- 量子力學的基本原理。
- 量子態與量子位元(qubits)。
- 疊加態與糾纏現象。
量子計算基礎知識
- 量子電路與量子閘門。
- 量子測量與量子位元操作。
- 量子演算法簡介。
量子演算法
- 量子演算法概覽。
- 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。
- 量子神經網路。
- 量子人工智能的潛在應用場景。
量子人工智能的挑戰與未來發展
- 量子人工智能面臨的技術難題。
- 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或類似量子計算框架模擬量子演算法。
- 開發基礎量子機器學習模型。
- 團隊合作,提出創新性的量子人工智能應用方案。
總結與後續步驟
最低要求
- 具備線性代數與量子力學的基礎知識。
- 熟悉Python程式設計。
目標受眾
- 人工智慧專業人士。
- 人工智慧研究人員。
14 小時