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Struttura del corso

Introduzione alla Meccanica Quantistica

  • Principi fondamentali della meccanica quantistica
  • Stati quantistici e qubit
  • Superposizione e intreccio

Fondamenti del Calcolo Quantistico

  • Circuiti quantistici e porte quantistiche
  • Misurazione quantistica e manipolazione dei qubit
  • Introduzione agli algoritmi quantistici

Algoritmi Quantistici

  • Panoramica sugli algoritmi quantistici
  • Trasformata di Fourier quantistica e sue applicazioni
  • Algoritmo di Grover per la ricerca nei database

Quantum AI e Machine Learning

  • Algoritmi di machine learning quantistico
  • Reti neurali quantistiche
  • Potenziali applicazioni della Quantum AI

Sfide e Futuro della Quantum AI

  • Sfide tecniche nella Quantum AI
  • Considerazioni etiche e impatto sociale
  • Tendenze future e direzioni di ricerca nella Quantum AI

Progetto di Laboratorio

  • Simulazione di algoritmi quantistici utilizzando Qiskit o framework di calcolo quantistico simili
  • Sviluppo di un modello base di machine learning quantistico
  • Collaborazione in un progetto di gruppo per proporre un'applicazione innovativa della Quantum AI

Requisiti

  • Conoscenze di base di algebra lineare e meccanica quantistica
  • Familiarità con la programmazione in Python

Pubblico di Riferimento

  • Professionisti dell'IA
  • Ricercatori dell'IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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