Apprentissage automatique quantique
( 25 Modules )

module #1
Introduction à l'informatique quantique
Vue d'ensemble de l'informatique quantique, de ses principes et de ses applications

module #2
Bits quantiques et portes quantiques
Introduction aux qubits, aux portes quantiques et aux circuits quantiques

module #3
Mesures et opérations quantiques
Comprendre la mesure quantique, la superposition et l'intrication

module #4
Introduction à l'apprentissage automatique
Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique, des types d'apprentissage et des concepts clés

module #5
Apprentissage automatique avec Python
Introduction pratique à l'apprentissage automatique avec Python et les bibliothèques populaires

module #6
Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique quantique
Introduction à l'apprentissage automatique quantique, ses principes et ses applications

module #7
K-means quantiques et machines à vecteurs de support
Versions quantiques des k-means et des machines à vecteurs de support, et leurs avantages

module #8
Réseaux de neurones quantiques
Introduction aux réseaux de neurones quantiques, leur architecture et leurs méthodes de formation

module #9
Circuit quantique Apprentissage
Apprentissage des circuits quantiques, y compris l'apprentissage et l'optimisation des circuits

module #10
Apprentissage par renforcement quantique
Introduction à l'apprentissage par renforcement quantique, ses principes et ses applications

module #11
Apprentissage non supervisé quantique
Apprentissage non supervisé quantique, y compris le clustering et la réduction de dimensionnalité

module #12
Apprentissage supervisé quantique
Apprentissage supervisé quantique, y compris la classification et la régression

module #13
Méta-apprentissage quantique
Introduction au méta-apprentissage quantique, ses principes et ses applications

module #14
Apprentissage par transfert quantique
Apprentissage par transfert quantique, ses avantages et ses applications

module #15
Modèles génératifs quantiques
Introduction aux modèles génératifs quantiques, y compris les GAN et les VAE quantiques

module #16
Méthodes d'optimisation quantique
Introduction aux méthodes d'optimisation quantique, y compris VQE et QAOA

module #17
Modèles hybrides classiques quantiques
Quantique-classique modèles hybrides, leurs avantages et leurs applications

module #18
Études de cas en apprentissage automatique quantique
Applications concrètes et études de cas d'apprentissage automatique quantique

module #19
Apprentissage automatique quantique avec Qiskit
Expérience pratique avec Qiskit, une bibliothèque d'apprentissage automatique quantique populaire

module #20
Apprentissage automatique quantique avec TensorFlow Quantum
Expérience pratique avec TensorFlow Quantum, une bibliothèque d'apprentissage automatique quantique populaire

module #21
Apprentissage automatique quantique avec PyTorch Quantum
Expérience pratique avec PyTorch Quantum, une bibliothèque d'apprentissage automatique quantique populaire

module #22
Défis de mise en œuvre de l'apprentissage automatique quantique
Défis dans la mise en œuvre de modèles et de solutions d'apprentissage automatique quantique

module #23
Éthique et équité de l'apprentissage automatique quantique
Considérations éthiques et équité dans l'apprentissage automatique quantique

module #24
Feuille de route et orientations futures de l'apprentissage automatique quantique
Orientations futures et feuille de route pour la recherche et l'apprentissage automatique quantique applications

module #25
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de votre carrière dans l'apprentissage automatique quantique

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