Quantum Computing
Le tecniche del machine learning applicato alla fisica quantistica - scopri il quantum computing.
Il Quantum Computing sfruttando le proprietà della fisica quantistica, permette di effettuare i calcoli in un modo completamente diverso rispetto ai computer tradizionali
I computer quantistici sono quindi un modo completamente nuovo di utilizzare l’informatica per risolvere problemi reali, arrivando a soluzioni impossibili.
Lo scopo del corso è quello di spiegare i concetti base del quantum computing, attraverso un approccio sia teorico che pratico.
Il corso è suddiviso in tre parti: nella prima parte verranno introdotti concetti di matematica di base e saranno descritte le differenze tra informatica classica e informatica quantistica.
Nella seconda parte del corso si discuterà dei concetti chiave del quantum computing, a partire dai postulati di meccanica quantistica fino alla definizione formale e tecnica di un algoritmo.
La terza, rappresenta la parte più importante e sostanziosa del corso, nella quale verranno descritti e implementati alcuni algoritmi quantistici. In particolare, verranno descritti due degli algoritmi quantistici più importanti in letteratura che risolvono problemi tipici dell’informatica classica.
Tutti gli algoritmi e i concetti introdotti saranno corroborati da una implementazione pratica attraverso il linguaggio python. In particolare, verrà utilizzato il framework qiskit di IBM, che consente di eseguire un algoritmo su un vero computer quantistico attraverso la IBM Quantum Experience.
Gli unici prerequisiti richiesti per seguire il corso sono alcuni concetti base di algebra lineare e una conoscenza di base del linguaggio di programmazione python, oltre che una conoscenza anche sommaria del concetto di classificazione nel machine learning. Non è richiesta alcuna conoscenza di fisica, tutti i concetti necessari verranno introdotti durante il corso.
Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides. Per le esercitazioni sarà utilizzata la piattaforma qiskit di IBM.
Il percorso di apprendimento sarà intervallato da esercizi di comprensione riepilogativi e si concluderà con un test finale nel quale verranno messe in pratica le competenze acquisite durante il corso.
Gli unici prerequisiti richiesti per seguire il corso sono alcuni concetti base di algebra lineare e una conoscenza di base del linguaggio di programmazione python, oltre che una conoscenza anche sommaria del concetto di classificazione nel machine learning. Non è richiesta alcuna conoscenza di fisica, tutti i concetti necessari verranno introdotti durante il corso.
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi:le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
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