课程大纲

量子力学导论

  • 量子力学的基本原理
  • 量子态和量子比特
  • 叠加和纠缠

Quantum Computing 基础知识

  • 量子电路和量子门
  • 量子测量和量子比特操作
  • 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 的数据库搜索算法

量子 AI 和 Machine Learning

  • 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 AI 的挑战和未来

  • 量子 AI 中的技术挑战
  • 伦理考量和社会影响
  • 量子人工智能的未来趋势和研究方向

实验室项目

  • 使用 Qiskit 或类似的量子计算框架模拟量子算法
  • 开发基本的量子机器学习模型
  • 合作开展一个小组项目,提出量子人工智能的创新应用

摘要和后续步骤

要求

  • 线性代数和量子力学的基本理解
  • 熟悉 Python 编程

观众

  • 人工智能专业人士
  • 人工智能研究人员
 14 小时

人数


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