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Plan du cours
Introduction à la mécanique quantique
- Principes de base de la mécanique quantique
- États quantiques et qubits
- Superposition et intrication
Bases de l'informatique quantique
- Circuits quantiques et portes quantiques
- Mesure quantique et manipulation des 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 apprentissage machine
- Algorithmes d'apprentissage machine quantique
- Réseaux de neurones quantiques
- Applications potentielles de l'IA quantique
Défis et avenir de l'IA quantique
- Défis techniques dans l'IA quantique
- Considérations éthiques et impact sociétal
- Tendances futures et axes de recherche dans l'IA quantique
Projet de laboratoire
- Simulation d'algorithmes quantiques à l'aide de Qiskit ou de frameworks d'informatique quantique similaires
- Développement d'un modèle de base d'apprentissage machine quantique
- Collaboration sur 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 cible
- Professionnels de l'IA
- Chercheurs en IA
14 Heures