modul #1 Introducere în calculul cuantic Prezentare generală a calculului cuantic, principii și aplicațiile sale
modul #2 Biți cuantici și Porți cuantice Introducere în qubiți, porți cuantice și circuite cuantice
modul #3 Măsurare și operații cuantice Înțelegerea măsurării cuantice, a suprapunerii și a încurcăturii
modul #4 Introducere în Machine Learning Prezentare generală a învățării automate, a tipurilor de învățare și a conceptelor cheie
modul #5 Învățare automată cu Python Introducere practică în învățarea automată cu Python și biblioteci populare
modul #6 Noțiuni fundamentale ale învățării cu mașini cuantice Introducere în învățarea automată cuantică, principiile și aplicațiile acesteia
modul #7 Cuantum K-Means și mașini de suport vector Versiunile cuantice ale mașinilor k-means și suport vector și avantajele acestora
modul #8 Rețele neuronale cuantice Introducere în rețelele neuronale cuantice, arhitectura lor și metodele de antrenament
modul #9 Învățare cu circuite cuantice Învățarea circuitelor cuantice, inclusiv învățarea circuitelor și optimizarea circuitelor
modul #10 Învățare prin întărire cuantică Introducere în învățarea prin întărire cuantică, principiile și aplicațiile acesteia
modul #11 Învățare cuantică nesupravegheată Învățare cuantică nesupravegheată, inclusiv gruparea și reducerea dimensionalității
modul #12 Învățare supravegheată cuantică Învățare cuantică supravegheată, inclusiv clasificare și regresie
modul #13 Meta-învățare cuantică Introducere în meta-învățarea cuantică, principiile și aplicațiile sale
modul #14 Învățare prin transfer cuantic Învățarea prin transfer cuantic, avantajele și aplicațiile acesteia
modul #15 Modele generative cuantice Introducere în modelele generative cuantice, inclusiv GAN-uri și VAE-uri cuantice
modul #16 Metode de optimizare cuantică Introducere în metodele de optimizare cuantică, inclusiv VQE și QAOA
modul #17 Modele hibride cuantice clasice Modele hibride cuantice-clasice, avantajele și aplicațiile lor
modul #18 Studii de caz în învățarea automată cuantică Aplicații din lumea reală și studii de caz ale învățării automate cuantice
modul #19 Învățare automată cuantică cu Qiskit Experiență practică cu Qiskit, o bibliotecă populară de învățare automată cuantică
modul #20 Învățare automată cuantică cu TensorFlow Quantum Experiență practică cu TensorFlow Quantum, o bibliotecă populară de învățare automată cuantică
modul #21 Învățare automată cuantică cu PyTorch Quantum Experiență practică cu PyTorch Quantum, o bibliotecă populară de învățare automată cuantică
modul #22 Provocări de implementare a învățării automate cuantice Provocări în implementarea modelelor și soluțiilor de învățare automată cuantică
modul #23 Etica și corectitudinea învățării cu mașini cuantice Considerații etice și corectitudine în învățarea automată cuantică
modul #24 Foaia de parcurs de învățare automată cuantică și direcții viitoare Direcții viitoare și foaie de parcurs pentru cercetarea și aplicațiile învățării automate cuantice
modul #25 Încheierea cursului și concluzia Planificarea următorilor pași în cariera Quantum Machine Learning
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
