课程大纲

量子力学导论

  • 量子力学的基本原理
  • 量子态与量子比特
  • 叠加态与量子纠缠

量子计算基础

  • 量子电路与量子门
  • 量子测量与量子比特操作
  • 量子算法简介

量子算法

  • 量子算法概述
  • 量子傅里叶变换及其应用
  • Grover算法在数据库搜索中的应用

量子人工智能与机器学习

  • 量子机器学习算法
  • 量子神经网络
  • 量子人工智能的潜在应用

量子人工智能的挑战与未来

  • 量子人工智能的技术挑战
  • 伦理考量与社会影响
  • 量子人工智能的未来趋势与研究方向

实验室项目

  • 使用Qiskit或类似的量子计算框架模拟量子算法
  • 开发一个基础的量子机器学习模型
  • 合作完成一个小组项目,提出量子人工智能的创新应用

总结与下一步

要求

  • 具备线性代数和量子力学的基础知识
  • 熟悉Python编程

受众

  • AI专业人士
  • AI研究人员
 14 小时

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