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课程大纲
量子力学导论
- 量子力学基本原理。
- 量子态与量子比特。
- 叠加与纠缠。
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算法用于数据库搜索。
量子AI与机器学习
- 量子机器学习算法。
- 量子神经网络。
- 量子AI的潜在应用。
量子AI的挑战与未来
- 量子AI的技术挑战。
- 伦理考量与社会影响。
- 量子AI的未来趋势与研究方向。
实验项目
- 使用Qiskit或类似量子计算框架模拟量子算法。
- 开发基础量子机器学习模型。
- 小组合作,提出量子AI的创新应用。
总结与下一步
要求
- 对线性代数和量子力学有基本了解。
- 熟悉Python编程。
受众
- AI专业人士。
- AI研究人员。
14 小时
客户评论 (1)
培训师在量子计算算法和相关理论背景方面的专业知识非常出色。我特别想强调他能够准确察觉我在理解材料时遇到的困难,并为我提供了时间和支持,让我真正理解主题,这非常棒且非常有益!使用Zoom的虚拟设置非常顺利,培训课程和休息时间的安排也很合理。在“仅”2天的时间内涵盖了大量材料/理论,因此培训师根据我对主题的理解进度,很好地调整了内容的量。也许为绝对初学者规划3天的时间会更好,以便涵盖议程中列出的所有材料和内容。我非常喜欢培训师在回答我对培训主题的具体问题时的灵活性,甚至在必要时在休息后回来提供更多解释。再次非常感谢这些课程!做得很好!
Giorgi Ediberidze
课程 - Quantum Computing with IBM Quantum Experience
机器翻译