大学学历
世界上最大的电子游戏院系”
推介会
此时掌握量子技术知识的人，在不久的将来将成为编程的领导者”
近年来，量子计算在理论和实践方面都取得了飞速发展，并有望对实际应用产生潜在影响。量子计算机能够自然地解决某些输入之间具有复杂关联的问题，而这些问题对于传统计算机来说极其困难。本大学课程分析在高级分析和人工智能的背景下，在哪些情况下可以实现这种“量子优势”。
在量子计算机上开发的学习模型对于寻找最优解决方案的应用更加强大，无论是在机器学习算法中超参数的最佳选择层面，还是在场景优化的情况下。这是因为它们允许更快的计算、使用更少的数据实现更好的泛化，或者两者兼而有之。现在掌握量子技术知识的计算机科学家将在不久的将来成为编程领域的领导者。
此外，学生拥有最好的100%在线学习方法，无需亲自上课或必须遵守预定的课程表。通过这种方式，在短短 6 周内，您将获得量子计算应用领域的深入知识，了解量子计算提供的竞争优势，使您站在技术前沿，并使您能够在当前和未来领导雄心勃勃的项目。
一场与新量子平台发展相关的历史性技术革命正在发生”
这个量子计算大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 由量子计算专家介绍案例研究的发展情况
- 以图形， 图表和极具实用性的内容设计提供关于职业实践中不可或缺学科的实用信息
- 进行自我评估以改善学习的实践练习
- 特别强调创新的方法论
- 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
- 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容
量子传感器和执行器将使计算机科学家能够以惊人的精度和灵敏度探索纳米级世界”
该课程的教学人员，包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到培训中以及来自领先公司和著名大学的公认专家。
多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，也就是一个模拟的环境，提供一个沉浸式的学习程序，为真实情况进行培训。
这门课程的设计重点是基于问题的学习，通过这种方式，专业人员必须尝试解决整个学术课程中出现的不同专业实践情况。将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。
量子革命已然开始，未来的可能性无穷无尽"
确定主要的量子算符并开发操作电路"
教学大纲
我们已建立了一门课程，为量子计算提供广阔的视角，量子计算是近年来在理论和实践上都迅速发展的技术，并有望对实际应用产生潜在影响。本大学课程从理论和实践上深入探讨量子机器学习的概念，发展和应用。
深入研究量子计算的概念、开发和应用，重点关注量子机器学习"
模块 1. 量子计算一种新的计算模式
1.1. 量子计算
1.1.1. 与经典计算的区别
1.1.2. 量子计算的必要性
1.1.3. 量子计算机：自然与技术
1.2. 量子计算应用
1.2.1. 量子计算与经典计算的应用
1.2.2. 使用环境
1.2.3. 在实际案例中的应用
1.3. 量子计算的数学基础
1.3.1. 计算复杂性
1.3.2. 双缝实验粒子和波
1.3.3. 纠缠
1.4. 量子计算的几何基础
1.4.1. Qubit和复杂的二维希尔伯特空间
1.4.2. 一般狄拉克形式主义
1.4.3. N-Qubit状态和2n维希尔伯特空间
1.5. 数学基础线性代数
1.5.1. 内积
1.5.2. 米特算子
1.5.3. 特征值和特征向量
1.6. 量子电路
1.6.1. 贝尔态和保利矩阵
1.6.2. 量子逻辑门
1.6.3. 量子控制门
1.7. 量子算法
1.7.1. 可逆量子门
1.7.2. 量子傅里叶变换
1.7.3. 量子传送
1.8. 展示量子优越性的算法
1.8.1. Deutsch的算法
1.8.2. Shor的算法
1.8.3. Grover的算法
1.9. 量子计算机编程
1.9.1. 我在Qiskit（IBM）的第一个程序
1.9.2. 我在Ocean 的第一个程序（Dwave）
1.9.3. 我在Cirq（谷歌）的第一个程序
1.10. 在量子计算机上的应用
1.10.1. 逻辑门的创建
1.10.1.1.量子数字加法器的创建
1.10.2. 创建量子集
1.10.3. 鲍勃和爱丽丝之间的密匙通信
模块 2. Quantum Machine Learning.未来的人工智能(A.I.)
2.1. 经典的机器学习算法
2.1.1. 描述性、预测性、前瞻性和规范性模型
2.1.2. 有监督和无监督的模型
2.1.3. 特征还原, PCA, 协方差矩阵, SVM, 神经网络
2.1.4. 机器学习中的优化：梯度下降
2.2. 经典的深度学习算法
2.2.1. 玻尔兹曼网络深度学习的革命
2.2.2. 深度学习模型CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Encoder-Decoder模型
2.2.4. 信号分析模型傅里叶分析
2.3. 量子分类器
2.3.1. 量子分类器的生成
2.3.2. 量子状态下的数据振幅编码
2.3.3. 量子态中数据的相位/角度编码
2.3.4. 高级别的编码
2.4. 优化算法
2.4.1. 量子近似优化算法（QAOA）
2.4.2. 变分量子解算器（VQE）
2.4.3. 二次方无约束二元优化（QUBO）
2.5. 优化算法实例
2.5.1. 带有量子电路的PCA
2.5.2. 优化库存包装
2.5.3. 优化物流路线
2.6. Quantum Kernels Machine Learning
2.6.1. Variational quantum classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Quantum Kernel核的分类
2.6.4. 基于量子核的聚类
2.7. 量子神经网络
2.7.1. 经典的神经网络和感知器
2.7.2. 量子神经网络和感知器
2.7.3. 量子卷积神经网络
2.8. 高级深度学习（DL）算法
2.8.1. 量子玻尔兹曼机
2.8.2. 一般对抗性网络
2.8.3. 量子傅里叶变换、量子相位估计和量子矩阵
2.9. 机器学习使用案例
2.9.1. 用VQC（变异量子分类器）进行的实验
2.9.2. Quantum Neural Networks的实验
2.9.3. 使用 GAN 进行实验
2.10. 量子计算和人工智能
2.10.1. ML模型中的量子能力
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. 量子人工智能的未来
量子算法已经改变了计算世界。对它们进行理论和实践分析”
量子计算大学课程
量子计算目前作为未来最有前途和最具颠覆性的技术之一，对于对该领域感兴趣的人来说，学习 TECH 的量子计算大学课程非常重要。该课程为学生提供基本技能和能力，以分析量子计算的需求，并指定当前可用的不同类型的量子计算机，以及研究量子计算的应用、优点和缺点。学生还将了解量子算法的基本基础及其内部数学、2n 维希尔伯特空间、n 量子比特态、量子门等及其可逆性和量子隐形传态。此外，该计划还侧重于与机器学习和数据处理相关的量子算法，例如量子计算的范式以及量子计算中可用的不同 ML 和 DL 算法。量子。学生还将学习量子傅里叶变换在量子 ML 模型和特征选择的指标积分中的应用，以及纯量子算法在解决优化问题中的应用。
按照自己的节奏和期望的质量进行学习
TECH 大学量子计算课程的 100% 在线方法对学生来说是一个巨大的优势，因为它允许学生随时随地访问内容和资源。这意味着他们的训练更加灵活，这将使他们能够将学习与其他工作或个人责任结合起来。另一方面，该课程的内容质量非常出色，因为它由该学科的专家教师设计和指导，他们在量子计算领域拥有丰富的专业经验。因此，TECH 大学的量子计算课程为那些对量子计算感兴趣的人来说是一个独特的机会，可以获得这项新兴技术的专业和最新技能和能力。</p >