Aprendizado de Máquina Quântica
( 25 Módulos )

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

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