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 課程時長 14 時間:

課程簡介

量子力學入門

  • 量子力學基本原則
  • 量子態與量子位元
  • 疊加與糾纏

量子運算基礎

  • 量子電路與量子閘
  • 量子測量與量子位元操控
  • 量子算法入門

量子算法

  • 量子算法概覽
  • 量子傅立葉變換及其應用
  • 用於資料庫搜尋的 Grover 算法

量子人工智慧與機器學習

  • 量子機器學習算法
  • 量子神經網路
  • 量子人工智慧的潛在應用

量子人工智慧的挑戰與未來

  • 量子人工智慧的技術挑戰
  • 倫理考量與社會影響
  • 量子人工智慧的未來趨勢與研究方向

實驗室專案

  • 使用 Qiskit 或類似量子運算框架模擬量子算法
  • 開發基本的量子機器學習模型
  • 組隊合作,提出一個創新性的量子人工智慧應用提案

最低要求

  • 具備線性代數和量子力學的基本知識
  • 熟悉 Python 編程

適合對象

  • 人工智慧專業人士
  • 人工智慧研究人員

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類