Plan du cours

Introduction à la mécanique quantique

  • Principes de base de la mécanique quantique
  • États quantiques et qubits
  • Superposition et intrication

Quantum Computing Notions de base

  • Circuits quantiques et portes quantiques
  • Mesure quantique et manipulation de qubits
  • Introduction aux algorithmes quantiques

Algorithmes quantiques

  • Aperçu des algorithmes quantiques
  • Transformée de Fourier quantique et ses applications
  • Algorithme de Grover pour la recherche dans les bases de données

IA quantique et Machine Learning

  • Algorithmes quantiques d'apprentissage automatique
  • Réseaux neuronaux quantiques
  • Applications potentielles de l'IA quantique

Défis et avenir de l'IA quantique

  • Défis techniques de l'IA quantique
  • Considérations éthiques et impact sociétal
  • Tendances et orientations futures de la recherche en IA quantique

Projet de laboratoire

  • Simulation d'algorithmes quantiques à l'aide de Qiskit ou de cadres informatiques quantiques similaires
  • Développement d'un modèle d'apprentissage automatique quantique de base
  • Collaborer à un projet de groupe pour proposer une application innovante de l'IA quantique.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'algèbre linéaire et de la mécanique quantique
  • Familiarité avec la programmation Python.

Public

  • Professionnels de l'IA
  • Chercheurs en IA
 14 heures

Nombre de participants



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