Đề cương khóa học

Giới thiệu về Cơ học lượng tử

  • Nguyên lý cơ bản của cơ học lượng tử
  • Trạng thái lượng tử và qubits
  • Trạng thái chồng chập và lượng tử lồng nhau

Cơ bản về tính toán lượng tử

  • Mạch lượng tử và cổng lượng tử
  • Đo lường lượng tử và thao tác qubit
  • Giới thiệu về các thuật toán lượng tử

Thuật toán lượng tử

  • Tổng quan về các thuật toán lượng tử
  • Biến đổi Fourier lượng tử và các ứng dụng của nó
  • Thuật toán Grover cho tìm kiếm cơ sở dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo và học máy lượng tử

  • Các thuật toán học máy lượng tử
  • Mạng nơron lượng tử
  • Các ứng dụng tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo lượng tử

Thử thách và tương lai của Trí tuệ nhân tạo lượng tử

  • Các thử thách kỹ thuật trong Trí tuệ nhân tạo lượng tử
  • Các vấn đề đạo đức và tác động xã hội
  • Xu hướng và hướng nghiên cứu trong tương lai của Trí tuệ nhân tạo lượng tử

Dự án thực nghiệm

  • Mô phỏng các thuật toán lượng tử bằng Qiskit hoặc các khung tính toán lượng tử tương tự
  • Phát triển một mô hình học máy lượng tử cơ bản
  • Hợp tác trong một dự án nhóm để đề xuất một ứng dụng sáng tạo của Trí tuệ nhân tạo lượng tử

Tóm lược và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Những kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính và cơ học lượng tử
  • Sử dụng ngôn ngữ lập trình Python

Đối tượng học viên

  • Các chuyên gia AI
  • Các nhà nghiên cứu AI
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan