Coloro che acquisiscono ora le conoscenze sulle tecnologie quantistiche saranno i leader della programmazione nel prossimo futuro"

Negli ultimi anni l'Informatica Quantistica ha compiuto rapidi progressi sia teorici che pratici, e con essi la speranza di un potenziale impatto sulle applicazioni reali. I computer quantistici sono in grado di risolvere naturalmente alcuni problemi con correlazioni complesse tra gli input che possono essere incredibilmente difficili per i computer tradizionali. Questo Corso universitario esplora in quali situazioni si potrebbe ottenere questo "vantaggio quantistico", nel contesto dell'analitica avanzata e dell'intelligenza artificiale.

I modelli di apprendimento sviluppati sui computer quantistici sono molto più potenti per le applicazioni nella ricerca di una soluzione ottimale, sia a livello di selezione ottimale degli iperparametri negli algoritmi di apprendimento automatico, sia nei casi di ottimizzazione degli scenari. Ciò è dovuto al fatto che consentono un calcolo molto più veloce, una migliore generalizzazione con meno dati, o entrambe le cose. Gli informatici che acquisiscono conoscenze attuali sulle tecnologie quantistiche saranno i leader della programmazione nel prossimo futuro.

Il programma dispone della migliore metodologia di studio 100% online, che elimina la necessità di frequentare le lezioni in presenza e di rispettare orari fissi e prestabiliti. In questo modo, in sole 6 settimane, acquisirai una conoscenza approfondita dell'ambito di applicazione dell’Informatica Quantistica, comprendendo i vantaggi competitivi che esse offrono, posizionandoti all'avanguardia tecnologica e potendo guidare progetti ambiziosi nel presente e nel futuro.

È in corso una storica rivoluzione tecnologica associata allo sviluppo di nuove piattaforme quantistiche"

Puesto Corso universitario in Informatica Quantistica possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Informatica Quantistica 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

I sensori e gli attuatori quantistici consentiranno agli scienziati informatici di navigare nel mondo delle nanoscale con notevole precisione e sensibilità"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il percorso accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

La rivoluzione quantistica è già in atto e le possibilità che ti attendono sono illimitate"

Determina i principali operatori quantistici e sviluppa circuiti operativi"

È stato creato un programma di studi che offre un'ampia prospettiva sull'Informatica Quantistica, una tecnologia che negli ultimi anni ha fatto rapidi progressi sia nella teoria che nella pratica e con essa la speranza di un potenziale impatto sulle applicazioni reali. Questo Corso universitario approfondisce, sia dal punto di vista teorico che pratico, la concezione, lo sviluppo e le applicazioni, con particolare attenzione all'apprendimento automatico quantistico. 

Approfondisci la concezione, lo sviluppo e le applicazioni dell'Informatica Quantistica, concentrandoti sull'apprendimento automatico quantistico"

Modulo 1. Quantum Computing. Un nuovo modello di computazione

1.1. Informatica quantistica

1.1.1. Differenze con l'informatica classica
1.1.2. Necessità della Computazione Quantistica
1.1.3. Computer quantistici disponibili: natura e tecnologia

1.2. Applicazioni della Computazione Quantistica

1.2.1. Applicazioni del calcolo quantistico rispetto al calcolo classico
1.2.2. Contesti di utilizzo
1.2.3. Applicazione in casi reali

1.3. Fondamenti matematici del calcolo quantistico

1.3.1. Complessità computazionale
1.3.2. Esperimento della doppia fenditura. Particelle e onde
1.3.3. Entanglement

1.4. Fondamenti geometrici del calcolo quantistico

1.4.1. Qubit e spazio di Hilbert bidimensionale complesso
1.4.2. Formalismo Generale di Dirac
1.4.3. Stati di N-Qubit e spazio di Hilbert bidimensionale

1.5. Fondamenti matematici Algebra Lineare

1.5.1. Il prodotto interno
1.5.2. Operatori hermitiani
1.5.3. Eigenvalues e Eigenvectors

1.6. Circuiti quantistici

1.6.1. Stati di Bell e matrici di Pauli
1.6.2. Porte logiche quantistiche
1.6.3. Porte di controllo quantistiche

1.7. Algoritmi quantistici

1.7.1. Porte quantistiche reversibili
1.7.2. Trasformata di Fourier quantistica
1.7.3. Teleporto quantistico

1.8. Algoritmi che dimostrano la supremazia quantistica

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

1.9. Programmazione di computer quantistici

1.9.1. Il mio primo programma in Qiskit (IBM)
1.9.2. Il mio primo programma in Ocean (Dwave)
1.9.3. Il mio primo programma in Cirq (Google)

1.10. Applicazione sui computer quantistici

1.10.1. Creazione di porte logiche

1.10.1.1. Creazione di un sommatore digitale quantistico

1.10.2. Creazione di insiemi quantistici
1.10.3. Comunicazione della chiave segreta tra Bob e Alice

Modulo 2. Quantum Machine Learning. L’Intelligenza Artificiale AI del futuro

2.1. Algoritmi di Machine Learning classici

2.1.1. Modelli descrittivi, predittivi, proattivi e prescrittivi
2.1.2. Modelli supervisionati e non supervisionati
2.1.3. Riduzione delle caratteristiche, PCA, matrice di covarianza, SVM, reti neurali
2.1.4. Ottimizzazione in ML: Discesa del gradiente

2.2. Algoritmi di Deep Learning Classici

2.2.1. Reti di Boltzmann. La rivoluzione nella Machine Learning
2.2.2. Modelli di Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Modelli Encoder-Decoder
2.2.4. Modelli di analisi del segnale. Analisi di Fourier

2.3. Classificatori quantistici

2.3.1. Generazione di un classificatore quantistico
2.3.2. Codifica in ampiezza dei dati in stati quantistici
2.3.3. Codifica di fase/angolo dei dati in stati quantistici
2.3.4. Codificazione di alto livello

2.4. Codifica ad alto livello

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. Algoritmi di ottimizzazione. Esempi

2.5.1. PCA con circuiti quantistici
2.5.2. Ottimizzazione di pacchetti di stock
2.5.3. Ottimizzazione dei percorsi logistici

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational quantum classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Raggruppamento basato su Quantum Kernel
2.6.4. Clustering basato su Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Reti neurali classiche e percettrone
2.7.2. Reti neurali quantistiche e percettrone
2.7.3. Reti Neurali Convoluzionali Quantistiche

2.8. Algoritmi Avanzata di 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. Caso d'uso

2.9.1. Sperimentazione con VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Sperimentazione con Quantum Neural Networks
2.9.3. Sperimentazione con GANs

2.10. Informatica Quantistica e Intelligenza Artificiale

2.10.1. Capacità quantistiche nei Modelli di ML
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. Il futuro dell'Intelligenza Artificiale Quantistica

Gli algoritmi quantistici stanno già cambiando il mondo dell'informatica. Uno sguardo teorico e pratico su di essi"