Course Outline
양자역학 개론
- 양자역학의 기본 원리
- 양자 상태와 큐비트
- 중첩과 얽힘
Quantum Computing 기본
- 양자 회로 및 양자 게이트
- 양자 측정 및 큐비트 조작
- 양자 알고리즘 소개
양자 알고리즘
- 양자 알고리즘 개요
- 양자 푸리에 변환 및 그 응용
- 데이터베이스 검색을 위한 Grover의 알고리즘
양자 AI와 Machine Learning
- 양자 기계 학습 알고리즘
- 양자 신경망
- Quantum AI의 잠재적인 응용
양자 AI의 도전과 미래
- Quantum AI의 기술적 과제
- 윤리적 고려사항과 사회적 영향
- Quantum AI의 미래 동향 및 연구 방향
연구실 프로젝트
- Qiskit 또는 유사한 양자 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 양자 알고리즘 시뮬레이션
- 기본 양자 기계 학습 모델 개발
- Quantum AI의 혁신적인 적용을 제안하기 위한 그룹 프로젝트 협업
요약 및 다음 단계
Requirements
- 선형대수학 및 양자역학에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍에 대한 지식
청중
- AI 전문가
- AI 연구자
회원 평가 (1)
Quantum computing algorithms and related theoretical background know-how of the trainer is excellent. Especially I'd like to emphasize his ability to detect exactly when I was struggling with the material presented, and he provided time&support for me to really understand the topic - that was great and very beneficial! Virtual setup with Zoom worked out very well, as well as arrangements regarding training sessions and breaks sequences. It was a lot of material/theory to cover in "only" 2 days, wo the trainer had nicely adjusted the amount according to the progress related to my understanding of the topics. Maybe planning 3 days for absolute beginners would be better to cover all the material and content outlined in the agenda. I very much liked the flexibility of the trainer to answer my specific questions to the training topics, even additionally coming back after the breaks with more explanation in case neccessary. Big thank you again for the sessions! Well done!