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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