Les étudiants qui acquièrent des connaissances en technologies quantiques seront les leaders de la programmation de demain"

Ces dernières années, l'Informatique Quantique a progressé rapidement, tant sur le plan théorique que pratique, entraînant avec elle l'espoir d'un impact potentiel sur les applications réelles. Les ordinateurs quantiques sont capables de résoudre naturellement certains problèmes avec des corrélations complexes entre les entrées, ce qui peut être incroyablement difficile pour les ordinateurs traditionnels. Ce Certificat explore les situations dans lesquelles un tel "avantage quantique" pourrait être atteint, dans le contexte de l'analyse avancée et de l'intelligence artificielle.

Les modèles d'apprentissage développés sur des ordinateurs quantiques sont beaucoup plus puissants pour les applications dans la recherche d'une solution optimale, tant au niveau de la meilleure sélection des hyperparamètres dans les algorithmes d'apprentissage automatique que dans les cas d'optimisation de scénarios. En effet, ils permettent des calculs beaucoup plus rapides, une meilleure généralisation avec moins de données, ou les deux. Les Informatique qui acquièrent des connaissances en technologies quantiques, seront les leaders de la programmation de demain.

De plus, l'étudiant disposera de la meilleure méthodologie d'étude 100% en ligne, ce qui évite les cours en présentiel ou un emploi du temps prédéterminé. Ainsi, en seulement 6 semaines, vous approfondirez leur compréhension du champ d'application de Computer Quantique, les avantages concurrentiels qu'il apporte, afin de se positionner à l'avant-garde technologique et de pouvoir mener des projets industriels ambitieux dans le présent et dans le futur.

Nous vivons une révolution technologique historique liée au développement de nouvelles plateformes quantiques"

Ce Certificat en Informatique Quantique contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:  

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Informatique Quantique 
• Des contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Les méthodologies innovantes 
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une simple connexion à internet 

Les capteurs et actionneurs quantiques permettront aux informaticiens de naviguer dans le monde nanométrique avec une précision et une sensibilité remarquables"

Le programme comprend un corps enseignant, formé de professionnels du domaine, qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.

Son contenu multimédia qui est développé avec les dernières technologies éducatives, permettra aux professionnels d'apprendre de manière située et contextuelle, c'est-à-dire dans un environnement simulé qui offrira une formation en immersion programmée pour s'entraîner aux situations de la vie réelle.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage Par les Problèmes, grâce auquel le professionnel devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programmes. Pour ce faire il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts dans ce domaine.

La révolution quantique est déjà en marche et les possibilités qui s'offrent à vous sont illimitées"

Déterminez les principaux opérateurs quantiques et développez des circuits opérationnels"

Un programme d'études a été mis en place pour offrir une large perspective sur l'Informatique Quantique, qui a progressé rapidement, tant en théorie qu'en pratique, au cours des dernières années et qui suscite l'espoir d'un impact potentiel sur des applications réelles Ce Certificat offre un aperçu théorique et pratique approfondi de la conception, du développement et des applications de l'apprentissage automatique quantique.

Découvrez la conception, le développement et les applications de l'Informatique Quantique, en vous concentrant sur l'apprentissage automatique quantique"

Module 1. Quantum Computing Un nouveau modèle d’informatique

1.1. Informatique Quantique

1.1.1. Différences avec l’Informatique Classique
1.1.2. Besoin d’Informatique Quantique
1.1.3. Ordinateurs quantiques disponibles: nature et technologie

1.2. Applications de l’informatique quantique

1.2.1. Applications de l’informatique quantique par rapport à informatique classique
1.2.2. contexte d’utilisation
1.2.3. Application dans des cas réels

1.3. Fondements mathématiques de l’informatique quantique

1.3.1. Complexité informatique
1.3.2. Expérience de la double fente Particules et ondes
1.3.3. Enchevêtrement

1.4. Fondements géométriques de l’Informatique Quantique

1.4.1. Qubit et espace de Hilbert bidimensionnel complexe
1.4.2. Formalisme Général de Dirac
1.4.3. États N-Qubits et espace de Hilbert de dimension 2n.

1.5. Fondements mathématiques l’Algèbre Linéaire

1.5.1. Le produit intérieur
1.5.2. Opérateurs hermitiens
1.5.3. Eigenvalues et Eigenvectors

1.6. Circuits quantiques

1.6.1. États de Bell et matrices de Pauli
1.6.2. Portes logiques quantiques
1.6.3. Portes de contrôle quantiques

1.7. Algorithmes Quantiques

1.7.1. Portes quantiques réversibles
1.7.2. Transformée de Fourier Quantique
1.7.3. Téléportation Quantique

1.8. Algorithmes démontrant la suprématie quantique

1.8.1. Algorithme de Deutsch
1.8.2. Algorithme de Shor
1.8.3. Algorithme de Grover

1.9. Programmation en Informatique Quantique

1.9.1. Mon premier programme en Qiskit (IBM)
1.9.2. Mon premier programme en Ocean (Dwave)
1.9.3. Mon premier programme dans Cirq (Google)

1.10. Application aux ordinateurs quantiques

1.10.1. Création de Portes Logiques

1.10.1.1. Création d’un Additionneur Numérique Quantique

1.10.2. Création de jeux quantiques
1.10.3. Communication d’une clé secrète entre Bob et Alice

Module 2. Quantum Machine Learning. L’Intelligence Artificielle (I.A) du futur

2.1. Algorithmes classiques de Machine Learning

2.1.1. Modèles descriptifs, prédictifs, proactifs et prescriptifs
2.1.2. Modèles Supervisés et Non Supervisés
2.1.3. Réduction des caractéristiques, PCA, Matrice de Covariance, SVM, Réseaux Neuronaux
2.1.4. Optimisation en ML: Descente de Gradient

2.2. Algoritmos de Deep Learning classiques

2.2.1. Réseaux Boltzmann La Revolution en Machine Learning
2.2.2. Modèles de Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Modèles Encoder-Decoder
2.2.4. Modèles d’Analyse des Signaux Analyse de Fourier

2.3. Classificateurs quantiques

2.3.1. Génération d’un classificateur quantique
2.3.2. Codage de l’amplitude des données dans les états quantiques
2.3.3. Codage de la phase/de l’angle des données dans les états quantiques
2.3.4. Codification de haut niveau

2.4. Algorithmes d’Optimisation

2.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
2.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
2.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

2.5. Algorithmes d’Optimisation Exemples

2.5.1. PCA avec circuits quantiques
2.5.2. Optimisation des paquets de stock
2.5.3. Optimisation des itinéraires logistiques

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Classification basée sur le Quantum Kernel
2.6.4. Clustering basé sur Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Réseaux neuronaux classiques et Perceptron
2.7.2. Réseaux Neuronaux Quantiques et Perceptron
2.7.3. Réseaux Neuronaux Convolutionnels Quantiques

2.8. Algorithmes avancés de Deep Learning (DL)

2.8.1. Quantum Boltzmann Machines
2.8.2. General Adversarial Networks
2.8.3. Quantum Fourier Transformation, Quantum Phase Estimation and Quantum Matrix

2.9. Machine Learning Use Case

2.9.1. Expérimentation avec VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Expérimentation avec Quantum Neural Networks
2.9.3. Expérimentation avec GANS

2.10. Informatique Quantique et Intelligence Artificielle

2.10.1. Capacité Quantique dans les Modèles ML
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. L’avenir de l’Intelligence Artificielle Quantique

Les algorithmes quantiques changent déjà le monde de l'informatique. Réalisez une analyse théorique et pratique de ces derniers"