Descripción

La Computación Cuántica ha llegado para revolucionar el sector industrial. Especialízate en este sector en constante evolución y consigue el éxito”  

curso computacion cuantica

Formarse y especializarse en Computación Cuántica es una apuesta ganadora. Lo es hoy y, sin duda, lo será incluso de una forma aún más rotunda en el futuro. La teoría cuántica puede ser aplicada teóricamente a diversas ciencias y factores, como la Inteligencia Artificial, la criptografía, la ciberseguridad, el aprendizaje automático, blockchain, la corrección de errores, el IoT, biotecnología, medicina e infinitas otras áreas. 

Un área clave de interés y donde la computación cuántica está resultando más eficiente es en el campo del Machine Learning. Este Curso Universitario muestra su aplicación en problemas reales proactivos, predictivos y prescriptivos. Los alumnos que adquieran conocimientos en este momento, en tecnologías cuánticas, serán los líderes de la programación en un futuro a corto plazo. 

En el transcurso de 6 semanas, el egresado profundizará en el ámbito de aplicación de la Computación Cuántica, entendiendo los beneficios industriales que aporta, por lo que se posicionará en la vanguardia tecnológica y podrá liderar proyectos ambiciosos en el presente y en el futuro. Además, dispondrá de la mejor metodología de estudio 100% online, lo que elimina la necesidad de asistir presencialmente a clases o tener que exigir un horario predeterminado. 

La realización de este Curso Universitario colocará a los profesionales de la Ingeniería y la Industria 4.0 a la vanguardia de las últimas novedades en el sector” 

Este Curso Universitario en Computación Cuántica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:   

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Computación Cuántica 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Estás ante un mercado emergente donde, por su complejidad e inmadurez, obtener un correcto conocimiento y asesoramiento te aportará ventajas competitivas en el mercado laboral” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Formarse y especializarse en Computación Cuántica en TECH es una apuesta ganadora"

diplomado computacion cuantica

Observarás los últimos avances en Computación Cuántica y los podrás poner en práctica"

Temario

El plan de estudios que ofrece esta capacitación abarca una amplia perspectiva en Computación Cuántica, una tecnología que ha avanzado rápidamente tanto en la teoría como en la práctica en los últimos años y con ella, la esperanza del impacto potencial en aplicaciones reales. Este Curso Universitario profundiza, tanto a nivel teórico como a nivel práctico, en la concepción, desarrollo y aplicaciones, centrándose en el aprendizaje automático cuántico. 

posgrado computacion cuantica

Este Curso Universitario te dará los conceptos y herramientas necesarias para adentrarte en esta apasionante tecnología” 

Módulo 1. Quantum Computing. Un Nuevo Modelo de Computación 

1.1. Computación Cuántica 

1.1.1. Diferencias con la Computación Clásica 
1.1.2. Necesidad de la Computación Cuántica 
1.1.3. Ordenadores Cuánticos disponibles: Naturaleza y Tecnología 

1.2. Aplicaciones de la computación cuántica 

1.2.1. Aplicaciones de la Computación cuántica frente a Computación clásica 
1.2.2. Contextos de Uso 
1.2.3. Aplicación en Casos Reales 

1.3. Fundamentos Matemáticos de la Computación Cuántica 

1.3.1. Complejidad Computacional 
1.3.2. Experimento de doble rendija. Partículas y ondas 
1.3.3. El entrelazamiento 

1.4. Fundamentos Geométricos de la Computación Cuántica 

1.4.1. Qubit y espacio de Hilbert Bidimensional complejo 
1.4.2. Formalismo General de Dirac 
1.4.3. Estados de N-Qubits y espacio de Hilbert de dimensión 2n 

1.5. Fundamentos Matemáticos Álgebra Lineal 

1.5.1. El producto interno 
1.5.2. Operadores hermitianos 
1.5.3. Eigenvalues y Eigenvectors 

1.6. Circuitos Cuánticos 

1.6.1. Los estados de Bell y las matrices de Pauli 
1.6.2. Puertas lógicas cuánticas 
1.6.3. Puertas de control cuánticas 

1.7. Algoritmos Cuánticos 

1.7.1. Puertas cuánticas reversibles 
1.7.2. Transformada de Fourier Cuántica 
1.7.3. Teleportación Cuántica 

1.8. Algoritmos que demuestran la Supremacía Cuántica 

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

1.9. Programación de Computadores Cuánticos 

1.9.1. Mi primer programa en Qiskit (IBM) 
1.9.2. Mi primer programa en Ocean (Dwave) 
1.9.3. Mi primer programa en Cirq (Google) 

1.10. Aplicación sobre Computadores Cuánticos 

1.10.1. Creación de Puertas Lógicas 

1.10.1.1 Creación de una Sumadora Digital Cuántica 

1.10.2. Creación de Juegos Cuánticos 
1.10.3. Comunicación secreta de claves entre Bob y Alice 

Módulo 2. Quantum Machine Learning. La Inteligencia Artificial (I.A) del Futuro 

2.1. Algoritmos de Machine Learning Clásicos 

2.1.1. Modelos Descriptivos, Predictivos, Proactivos y Prescriptivos 
2.1.2. Modelos Supervisados y No Supervisados 
2.1.3. Reducción de Características, PCA, Matriz de Covarianza, SVM, Redes neuronales 
2.1.4. La optimización en ML: El Descenso del Gradiente 

2.2. Algoritmos de Deep Learning Clásicos 

2.2.1. Redes de Boltzmann. La Revolución en Machine Learning 
2.2.2. Modelos de Deep Learning. CNN, LSTM, GANs 
2.2.3. Modelos Encoder-Decoder 
2.2.4. Modelos de Análisis de Señales. Análisis de Fourier 

2.3. Clasificadores Cuánticos 

2.3.1. Generación de un clasificador cuántico 
2.3.2. Codificación de los datos en estados cuánticos por amplitud 
2.3.3. Codificación de los datos en estados cuánticos por fase/ángulo 
2.3.4. Codificación de alto nivel 

2.4. Algoritmos de Optimización 

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. Algoritmos de Optimización. Ejemplos 

2.5.1. PCA con circuitos cuánticos 
2.5.2. Optimización de paquetes de valores bursátiles 
2.5.3. Optimización de rutas logísticas 

2.6. Quantum Kernels Machine Learning 

2.6.1. Variational quantum classifiers. QKA 
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning 
2.6.3. Clasificación basada en Quantum Kernel 
2.6.4. Clustering basados en Quantum Kernel 

2.7. Quantum Neural Networks 

2.7.1. Redes Neuronales Clásicas y el Perceptrón 
2.7.2. Redes Neuronales Cuánticas y el Perceptrón 
2.7.3. Redes Neuronales Convolucionales Cuánticas 

2.8. Algoritmos Avanzados 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. Experimentación con VQC (Variational Quantum Classifier) 
2.9.2. Experimentación con Quantum Neural Networks 
2.9.3. Experimentación con qGANS 

2.10. Computación Cuántica y la Inteligencia Artificial 

2.10.1. Capacidad Cuántica en Modelos de ML 
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs 
2.10.3. El futuro de la Inteligencia Artificial Cuántica 

formacion computacion cuantica

A través del enfoque profesionalizante que tiene este Curso Universitario, podrás poner en práctica los conocimientos adquiridos en una empresa”