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
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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