Apprendimento automatico quantistico
( 25 Moduli )

modulo #1
Introduzione al calcolo quantistico
Panoramica del calcolo quantistico, principi e sue applicazioni

modulo #2
Bit quantistici e porte quantistiche
Introduzione ai qubit, alle porte quantistiche e ai circuiti quantistici

modulo #3
Misurazione e operazioni quantistiche
Comprensione della misurazione quantistica, della sovrapposizione e dell'entanglement

modulo #4
Introduzione all'apprendimento automatico
Panoramica dell'apprendimento automatico, tipi di apprendimento e concetti chiave

modulo #5
Apprendimento automatico con Python
Introduzione pratica all'apprendimento automatico con Python e librerie popolari

modulo #6
Fondamenti dell'apprendimento automatico quantistico
Introduzione all'apprendimento automatico quantistico, suoi principi e applicazioni

modulo #7
K-Means quantistici e macchine a vettori di supporto
Versioni quantistiche di k-means e macchine a vettori di supporto e loro vantaggi

modulo #8
Reti neurali quantistiche
Introduzione alle reti neurali quantistiche, loro architettura e formazione metodi

modulo #9
Apprendimento di circuiti quantistici
Apprendimento di circuiti quantistici, inclusi apprendimento di circuiti e ottimizzazione di circuiti

modulo #10
Apprendimento di rinforzo quantistico
Introduzione all'apprendimento di rinforzo quantistico, ai suoi principi e alle sue applicazioni

modulo #11
Apprendimento quantistico non supervisionato
Apprendimento quantistico non supervisionato, inclusi clustering e riduzione della dimensionalità

modulo #12
Apprendimento quantistico supervisionato
Apprendimento quantistico supervisionato, inclusi classificazione e regressione

modulo #13
Meta-apprendimento quantistico
Introduzione al meta-apprendimento quantistico, ai suoi principi e alle sue applicazioni

modulo #14
Apprendimento quantistico di trasferimento
Apprendimento quantistico di trasferimento, i suoi vantaggi e le sue applicazioni

modulo #15
Modelli generativi quantistici
Introduzione ai modelli generativi quantistici, inclusi GAN e VAE quantistici

modulo #16
Metodi di ottimizzazione quantistica
Introduzione ai metodi di ottimizzazione quantistica, inclusi VQE e QAOA

modulo #17
Modelli ibridi quantistici classici
Modelli quantistici-classici modelli ibridi, i loro vantaggi e applicazioni

modulo #18
Casi di studio sull'apprendimento automatico quantistico
Applicazioni nel mondo reale e casi di studio sull'apprendimento automatico quantistico

modulo #19
Apprendimento automatico quantistico con Qiskit
Esperienza pratica con Qiskit, una popolare libreria di apprendimento automatico quantistico

modulo #20
Apprendimento automatico quantistico con TensorFlow Quantum
Esperienza pratica con TensorFlow Quantum, una popolare libreria di apprendimento automatico quantistico

modulo #21
Apprendimento automatico quantistico con PyTorch Quantum
Esperienza pratica con PyTorch Quantum, una popolare libreria di apprendimento automatico quantistico

modulo #22
Sfide di implementazione dell'apprendimento automatico quantistico
Sfide nell'implementazione di modelli e soluzioni di apprendimento automatico quantistico

modulo #23
Etica ed equità dell'apprendimento automatico quantistico
Considerazioni etiche ed equità nell'apprendimento automatico quantistico

modulo #24
Roadmap e direzioni future dell'apprendimento automatico quantistico
Direzioni future e roadmap per la ricerca e l'apprendimento automatico quantistico applicazioni

modulo #25
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera di Quantum Machine Learning

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