Aqueles que adquirirem agora conhecimentos em tecnologias quânticas serão os líderes em programação num futuro próximo”

A Computação Quântica tem avançado rapidamente tanto na teoria como na prática nos últimos anos e, com ela, a esperança de um impacto potencial em aplicações reais. Os computadores quânticos são capazes de resolver naturalmente certos problemas com correlações complexas entre entradas que podem ser incrivelmente difíceis para os computadores tradicionais. Este Curso analisa em que situações se poderia alcançar tal "vantagem quântica", no contexto da análise avançada e da inteligência artificial.

Os modelos de aprendizado desenvolvidos em computadores quânticos são muito mais potentes para aplicações na busca por uma solução ótima, tanto a nível da melhor seleção dos hiperparâmetros nos algoritmos de aprendizado automático, como nos casos 
de otimização de cenários. Isto ocorre porque permitem uma computação muito mais rápida, melhor generalização com menos dados ou ambas as coisas. Os informáticos que adquirirem conhecimentos neste momento, em tecnologias quânticas, serão os líderes da programação num futuro próximo.

Além disso, os alunos dispõem da melhor metodologia de estudo 100% online, o que elimina a necessidade de assistir presencialmente às aulas ou de ter que cumprir um horário predeterminado. Desta forma, em somente 6 semanas, aprofundará no campo de aplicação do da Computação Quântica, compreendendo as vantagens competitivas que estes trazem, posicionando-se na vanguarda tecnológica e podendo liderar projetos ambiciosos no presente e no futuro.

Está a ocorrer uma revolução tecnológica histórica associada ao desenvolvimento das novas plataformas quânticas”

Este Curso de Computação Quântica conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Computação Quântica 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com que foi concebido fornecem uma informação prática sobre as disciplinas que são indispensáveis para a prática profissional 
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras 
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet 

Os sensores e atuadores quânticos permitirão aos informáticos navegar no mundo da nanoescala com notável precisão e sensibilidade”

O currículo inclui, em seu corpo docente, profissionais do setor que compartilham a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

A conceção deste curso foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual os profissionais deverão tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Mestrado Próprio. Para tal, contaram com o apoio 
de um sistema inovador de vídeos interativos, criado por especialistas reconhecidos.

A revolução quântica já está em curso e as possibilidades à sua frente são ilimitadas"

Determine os principais operadores quânticos e desenvolva circuitos operacionais"

Foi estabelecido um currículo que oferece uma perspetiva alargada em matéria de Computação Quântica, uma tecnologia que tem avançado rapidamente tanto na teoria como na prática nos últimos anos e, com ela, a esperança de um potencial impacto em aplicações reais. Este Curso aprofunda, de forma teórica e prática, a conceção, o desenvolvimento e as aplicações, com destaque para a aprendizagem automática quântica.

Aprofunde a conceção, o desenvolvimento e as aplicações da Computação Quântica, centrando-se na aprendizagem automática quântica”

 Módulo 1. Quantum Computing. Um novo modelo de computação

1.1. Computação Quântica

1.2. Aplicações da Computação Quântica

1.3. Fundamentos Matemáticos da computação quântica

1.4. Fundamentos Geométricos da Computação Quântica

1.5. Fundamentos Matemáticos Álgebra Linear

1.6. Circuitos Quânticos

1.7. Algoritmos Quânticos

1.8. Algoritmos que demonstram a Supremacia Quântica

1.9. Programação de Computadores Quânticos

1.10. Aplicação sobre Computadores Quânticos

Módulo 2. Quantum Machine Learning. A Inteligência Artificial (I.A) do futuro

2.1. Algoritmos de Machine Learning Clássicos

2.1.1. Modelos descritivos, preditivos, proativos e prescritivosO Descida do Gradiente
2.1.2. Modelos Supervisionados e Não Supervisionados
2.1.3. Redução de características, PCA, Matriz de Covariância, SVM, Redes neuronais
2.1.4. A otimização em ML: O Descida do Gradiente

2.2. Algoritmos de Deep Learning Clássicos

2.2.1. Redes de Boltzmann. A revolução em Machine Learning
2.2.2. Modelos de Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Modelos Encoder-Decoder
2.2.4. Modelos de Análise de Sinais. Análise de Fourier

2.3. Classificadores Quânticos

2.3.1. Geração de um classificador quântico
2.3.2. Codificação dos dados em estados quânticos por amplitude
2.3.3. Codificação dos dados em estados quânticos por fase/ângulo
2.3.4. Codificação de alto nível

2.4. Algoritmos de Otimização

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 Otimização. Exemplos

2.5.1. PCA com circuitos quânticos
2.5.2. Otimização de pacotes de valores bursáteis
2.5.3. Otimização de rotas logísticas

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational quantum classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Classificação baseada em Quantum Kernel
2.6.4. Clustering baseados em Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Redes Neuronais Clássicas e o Perceptrão
2.7.2. Redes Neuronais Quânticas e o Perceptrão
2.7.3. Redes Neuronais Convolucionais Quânticas

2.8. Algoritmos Avançados 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. Experimentação com VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Experimentação com VQC Quantum Neural Networks
2.9.3. Experimentação com GANs

2.10. Computação Quântica e a Inteligência Artificial

2.10.1. Capacidade Quântica em Modelos de ML
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. O futuro da Inteligência Artificial Quântica

Os algoritmos quânticos já estão a mudar o mundo da computação. Faça uma análise teórico-prática deles”