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

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