módulo #13 Metaaprendizaje cuántico Introducción al metaaprendizaje cuántico, sus principios y aplicaciones
módulo #14 Aprendizaje por transferencia cuántica Aprendizaje por transferencia cuántica, sus ventajas y aplicaciones
módulo #15 Modelos generativos cuánticos Introducción a los modelos generativos cuánticos, incluidos GAN y VAE cuánticos
módulo #16 Métodos de optimización cuántica Introducción a los métodos de optimización cuántica , incluidos VQE y QAOA
módulo #17 Modelos híbridos clásicos cuánticos Modelos híbridos clásicos cuánticos, sus ventajas y aplicaciones
módulo #18 Estudios de casos en aprendizaje automático cuántico Aplicaciones del mundo real y estudios de casos de aprendizaje automático cuántico
módulo #19 Aprendizaje automático cuántico con Qiskit Experiencia práctica con Qiskit, una popular biblioteca de aprendizaje automático cuántico
módulo #20 Aprendizaje automático cuántico con TensorFlow Quantum Experiencia práctica con TensorFlow Quantum , una popular biblioteca de aprendizaje automático cuántico
módulo #21 Aprendizaje automático cuántico con PyTorch Quantum Experiencia práctica con PyTorch Quantum, una biblioteca popular de aprendizaje automático cuántico
módulo #22 Desafíos de implementación del aprendizaje automático cuántico Desafíos en implementación de modelos y soluciones de aprendizaje automático cuántico
módulo #23 Ética y equidad del aprendizaje automático cuántico Consideraciones éticas y equidad en el aprendizaje automático cuántico
módulo #24 Hoja de ruta y direcciones futuras del aprendizaje automático cuántico Direcciones futuras y hoja de ruta para el aprendizaje cuántico investigación y aplicaciones del aprendizaje automático
módulo #25 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de aprendizaje automático cuántico
