L'informatica quantistica rivoluzionerà il settore industriale. Specializzati in questo settore in continua evoluzione e raggiungi il successo"

Prepararsi e specializzarsi nell'informatica quantistica è una scommessa vincente. Lo è oggi e senza dubbio lo sarà ancora di più in futuro. La teoria quantistica può essere applicata a diverse scienze e fattori, come l'intelligenza artificiale, la crittografia, la sicurezza informatica, l'apprendimento automatico, la Blockchain, la correzione degli errori, l’IoT, la biotecnologia, la medicina e altri settori.

Un'area di interesse fondamentale, in cui l'informatica quantistica si sta dimostrando più efficiente, è quella del Machine Learning. Questo Corso universitario mostra l'applicazione in problemi reali di tipo proattivo, predittivo e prescrittivo. Gli studenti che acquisiscono conoscenze ora, nelle tecnologie quantistiche, saranno i leader della programmazione nel prossimo futuro. 

Nel corso di 6 settimane, gli studenti approfondiranno il campo di applicazione dell’Informatica Quantistica, comprendendo i vantaggi industriali che ne derivano, in modo da posizionarsi all'avanguardia tecnologica e poter guidare progetti ambiziosi nel presente e nel 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.

La realizzazione di questo Corso universitario posizionerà i professionisti dell'ingegneria e dell'industria 4.0 all'avanguardia degli ultimi sviluppi del settore"

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

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

Ti trovi di fronte a un mercato emergente dove, a causa della sua complessità e immaturità, ottenere le conoscenze e i consigli giusti ti darà un vantaggio competitivo nel mercato del lavoro"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti 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 il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il programma accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

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Osserverai gli ultimi sviluppi della Informatica Quantistica e li metterai in pratica"

Il piano di studi offerto da questa proposta educativa copre un'ampia prospettiva sull'Informatica Quantistica, una tecnologia che negli ultimi anni è progredita rapidamente sia nella teoria che nella pratica e, con essa, la speranza di un potenziale impatto sulle applicazioni del mondo reale. Questo Corso universitario fornisce una visione teorica e pratica approfondita della concezione, dello sviluppo e delle applicazioni dell'apprendimento automatico quantistico.

Questo Corso universitario ti fornirà i concetti e gli strumenti necessari per accedere a questa entusiasmante tecnologia"

Modulo 1. Quantum Computing. Un nuovo modello di informatica

1.1. Informatica quantistica

1.1.1. Differenze con l'informatica classica
1.1.2. Necessità della informatica quantistica
1.1.3. Disponibilità di computer quantistici: natura e tecnologia

1.2. Applicazioni della computazione quantistica

1.2.1. Applicazioni dell'informatica quantistica rispetto all'informatica classica
1.2.2. Contesto d’uso
1.2.3. Applicazione in casi reali

1.3. Fondamenti dell’Informatica Quantistica

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

1.4. Fondamenti Geometrici dell’Informatica Quantistica

1.4.1. Qubit e spazio di Hilbert complesso bidimensionale
1.4.2. Formalismo generale di Dirac
1.4.3. Stati di N-Qubit e spazio di Hilbert di dimensione 2n

1.5. Fondamenti matematici dell'algebra lineare

1.5.1. Il prodotto Interno
1.5.2. Operatori ermetici
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 Fourier quantistica
1.7.3. Teletrasporto 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 informatica quantistica

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

1.10. Applicazioni dell’informatica quantistica

1.10.1. Creazione di porte logiche

1.10.1.1. Creazione di un "Adder" Digitale Quantistico

1.10.2. Progettazione di giochi quantistici
1.10.3. Comunicazione a chiave segreta tra Bob e Alice

Modulo 2. Quantum Machine Learning. L’intelligenza artificiale (I.A.) 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
2.1.3. Riduzione delle caratteristiche, PCA, Matrice di Covarianza, SVM, Reti Neurali
2.1.4. Ottimizzazione in ML: La discesa del gradiente

2.2. Algoritmi di Deep Learning Classici

2.2.1. Reti di Boltzmann. La Rivoluzione in Machine Learning
2.2.2. Modelli di Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Modelli Encoder-Decoder
2.2.4. Modelli di Analisi di Segnali.  Analisi di Fourier

2.3. Classificatori quantistici

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

2.4. Algoritmi di ottimizzazione

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 dei pacchetti di titoli
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. Classificazione basata in Quantum Kernel
2.6.4. Clustering basati in Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Reti neurali classiche e "Perceptron"
2.7.2. Reti neuronali quantistiche e "Perceptron"
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 delle Quantum Neural Networks
2.9.3. Sperimentazione con qGANS

2.10. Informatica quantistica e intelligenza artificiale

2.10.1. Capacità quantistica nei modelli ML
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. Il futuro dell’Intelligenza Artificiale Quantistica

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