módulo #1 Introdução à Computação Quântica Visão geral da computação quântica, princípios e suas aplicações
módulo #2 Bits quânticos e portas quânticas Introdução aos qubits, portas quânticas e circuitos quânticos
módulo #3 Medição e operações quânticas Compreendendo a medição quântica, superposição e emaranhamento
módulo #4 Introdução ao aprendizado de máquina Visão geral do aprendizado de máquina, tipos de aprendizado e conceitos-chave
módulo #5 Aprendizado de máquina com Python Introdução prática ao aprendizado de máquina com Python e bibliotecas populares
módulo #6 Fundamentos do aprendizado de máquina quântica Introdução ao aprendizado de máquina quântica, seus princípios e aplicações
módulo #7 K-means quânticos e máquinas de vetores de suporte Versões quânticas de k-means e máquinas de vetores de suporte e suas vantagens
módulo #8 Redes neurais quânticas Introdução às redes neurais quânticas, sua arquitetura e métodos de treinamento
módulo #9 Circuito quântico Aprendizagem Aprendizagem de circuitos quânticos, incluindo aprendizagem de circuitos e otimização de circuitos
módulo #10 Aprendizagem por Reforço Quântico Introdução à aprendizagem por reforço quântico, seus princípios e aplicações
módulo #11 Aprendizagem Não Supervisionada Quântica Aprendizagem não supervisionada quântica, incluindo agrupamento e redução de dimensionalidade
módulo #12 Aprendizagem Supervisionada Quântica Aprendizagem supervisionada quântica, incluindo classificação e regressão
módulo #13 Meta-Aprendizagem Quântica Introdução à meta-aprendizagem quântica, seus princípios e aplicações
módulo #14 Aprendizagem por Transferência Quântica Aprendizagem por transferência quântica, suas vantagens e aplicações
módulo #15 Modelos Generativos Quânticos Introdução aos modelos generativos quânticos, incluindo GANs e VAEs quânticos
módulo #16 Métodos de Otimização Quântica Introdução aos métodos de otimização quântica, incluindo VQE e QAOA
módulo #17 Modelos Híbridos Clássicos Quânticos Modelos híbridos quântico-clássicos, suas vantagens e aplicações
módulo #18 Estudos de caso em aprendizado de máquina quântica Aplicações do mundo real e estudos de caso de aprendizado de máquina quântica
módulo #19 Aprendizado de máquina quântica com Qiskit Experiência prática com Qiskit, uma biblioteca popular de aprendizado de máquina quântica
módulo #20 Aprendizado de máquina quântica com TensorFlow Quantum Experiência prática com TensorFlow Quantum, uma biblioteca popular de aprendizado de máquina quântica
módulo #21 Aprendizado de máquina quântica com PyTorch Quantum Experiência prática com PyTorch Quantum, uma biblioteca popular de aprendizado de máquina quântica
módulo #22 Desafios de implementação de aprendizado de máquina quântica Desafios na implementação de modelos e soluções de aprendizado de máquina quântica
módulo #23 Ética e justiça do aprendizado de máquina quântica Considerações éticas e justiça no aprendizado de máquina quântica
módulo #24 Roteiro e direções futuras do aprendizado de máquina quântica Direções futuras e roteiro para pesquisa e aplicações de aprendizado de máquina quântica
módulo #25 Conclusão e encerramento do curso Planejando os próximos passos na carreira de Quantum Machine Learning
