Aprendizaje automático cuántico
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción a la Computación Cuántica
Descripción general de la computación cuántica, sus principios y sus aplicaciones

módulo #2
Bits cuánticos y puertas cuánticas
Introducción a los qubits, puertas cuánticas y circuitos cuánticos

módulo #3
Medición y Operaciones
Comprensión de la medición, la superposición y el entrelazamiento cuánticos

módulo #4
Introducción al aprendizaje automático
Descripción general del aprendizaje automático, tipos de aprendizaje y conceptos clave

módulo #5
Aprendizaje automático con Python
Manos- sobre la introducción al aprendizaje automático con Python y bibliotecas populares

módulo #6
Fundamentos del aprendizaje automático cuántico
Introducción al aprendizaje automático cuántico, sus principios y aplicaciones

módulo #7
K-Means cuánticos y máquinas de vectores de soporte
Cuántica versiones de k-medias y máquinas de vectores de soporte, y sus ventajas

módulo #8
Redes neuronales cuánticas
Introducción a las redes neuronales cuánticas, su arquitectura y métodos de entrenamiento

módulo #9
Aprendizaje de circuitos cuánticos
Aprendizaje de circuitos cuánticos , incluido el aprendizaje de circuitos y la optimización de circuitos

módulo #10
Aprendizaje por refuerzo cuántico
Introducción al aprendizaje por refuerzo cuántico, sus principios y aplicaciones

módulo #11
Aprendizaje cuántico no supervisado
Aprendizaje cuántico no supervisado, incluida la agrupación y la reducción de dimensionalidad

módulo #12
Aprendizaje cuántico supervisado
Aprendizaje cuántico supervisado, incluyendo clasificación y regresión

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

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