Kvantno mašinsko učenje
( 25 Moduli )

modul #1
Uvod u kvantno računarstvo
Pregled kvantnog računarstva, principi i njegove primjene

modul #2
Kvantni bitovi i kvantna vrata
Uvod u kubite, kvantne kapije i kvantna kola

modul #3
Kvantna mjerenja i Operacije
Razumijevanje kvantnog mjerenja, superpozicije i isprepletenosti

modul #4
Uvod u mašinsko učenje
Pregled mašinskog učenja, tipova učenja i ključnih koncepata

modul #5
Mašinsko učenje uz Python
Ruke- o uvodu u mašinsko učenje sa Pythonom i popularnim bibliotekama

modul #6
Osnove kvantnog mašinskog učenja
Uvod u kvantno mašinsko učenje, njegove principe i aplikacije

modul #7
Kvantne K-sredine i mašine za podršku vektorima
Kvantne verzije k-sredstava i vektorskih mašina za podršku, i njihove prednosti

modul #8
Kvantne neuronske mreže
Uvod u kvantne neuronske mreže, njihovu arhitekturu i metode obuke

modul #9
Učenje kvantnih krugova
Učenje kvantnih kola , uključujući učenje kola i optimizaciju kola

modul #10
Učenje kvantnog pojačanja
Uvod u učenje kvantnog pojačanja, njegove principe i primjene

modul #11
Kvantno učenje bez nadzora
Kvantno učenje bez nadzora, uključujući grupiranje i smanjenje dimenzionalnosti

modul #12
Kvantno nadgledano učenje
Kvantno nadgledano učenje, uključujući klasifikaciju i regresiju

modul #13
Kvantno meta-učenje
Uvod u kvantno metaučenje, njegove principe i primjene

modul #14
Kvantno transferno učenje
Kvantno transferno učenje, njegove prednosti i primjene

modul #15
Kvantni generativni modeli
Uvod u kvantne generativne modele, uključujući kvantne GAN-ove i VAE

modul #16
Metode kvantne optimizacije
Uvod u metode kvantne optimizacije , uključujući VQE i QAOA

modul #17
Kvantni klasični hibridni modeli
Kvantno-klasični hibridni modeli, njihove prednosti i primjene

modul #18
Studije slučaja u kvantnom mašinskom učenju
Primjene u stvarnom svijetu i studije slučaja kvantno mašinsko učenje

modul #19
Kvantno mašinsko učenje sa Qiskitom
Praktično iskustvo sa Qiskitom, popularnom bibliotekom kvantnog mašinskog učenja

modul #20
Kvantno mašinsko učenje sa TensorFlow Quantumom
Praktično iskustvo sa TensorFlow Quantumom , popularna biblioteka kvantnog mašinskog učenja

modul #21
Kvantno mašinsko učenje sa PyTorch Quantumom
Praktično iskustvo sa PyTorch Quantumom, popularnom bibliotekom kvantnog mašinskog učenja

modul #22
Izazovi implementacije kvantnog mašinskog učenja
Izazovi u implementacija modela i rješenja kvantnog mašinskog učenja

modul #23
Etika i pravičnost kvantnog mašinskog učenja
Etička razmatranja i pravednost u kvantnom mašinskom učenju

modul #24
Mapa puta kvantnog mašinskog učenja i budući pravci
Budući pravci i mapa puta za kvantno istraživanje i aplikacije mašinskog učenja

modul #25
Završetak i zaključak kursa
Planiranje sljedećih koraka u karijeri Quantum Machine Learning

Spremni za učenje, podijelite i takmičite se?