Corso Quantum Computing

Le tecniche del machine learning applicato alla fisica quantistica - scopri il quantum computing.
Corso Quantum Computing

Le tecniche del machine learning applicato alla fisica quantistica - scopri il quantum computing.

Panoramica

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.

Cosa Imparerai in questa specializzazione?

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.

Struttura delle lezioni

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.

Chi può seguire questa specializzazione?

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.

Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.

Programma
Docenti
calogero zarbo
Antonio Macaluso
Francesco Sisini
Descrizione Docenti

Calogero Zarbo

Calogero Zarbo, come appassionato di tecnologie all’avanguardia, ha lavorato al Quantum Computing, portando questo argomento all’attenzione degli Stati Uniti e della FDA presso NCTR Lab. Come hobby personale, lavora su una serie di applicazioni di deep learning utilizzando anche tecnologie blockchain come BigChainDB. Al momento, lavora in Docebo JSC e ha co-fondato la società Algoritmica.ai, il cui prodotto si basa sull’analisi predittiva del rischio dei portafogli di prestiti utilizzando il Deep Learning applicato al più grande database europeo.

Antonio Macaluso

Antonio Macaluso è laureato magistrale in Scienze Statistiche all’Università di Bologna. Ha conseguito un Master in Data Science presso la Bologna Business School (Università di Bologna). È esperto di Machine Learning e Quantum Computing. Ha maturato anni di esperienza come Data Scientist presso il Cineca, il più grande centro di High Performance Computing in Italia. Attualmente impiegato come Machine Learning Software Engineer presso Menarini Silicon Biosystems, si occupa di Artificial Intelligence per la detection di eventi rari in ambito medico. Inoltre, è Dottore di ricerca in Computer Science and Engineering presso il Dipartimento di Informatica-Scienza e Ingegneria dell’Università di Bologna con una tesi di dottorato dedicata allo sviluppo di algoritmi quantistici per l’intelligenza artificiale.

Francesco Sisini

Francesco Sisini è laureato in fisica, ha un master in fisica nucleare e un dottorato di ricerca in tecniche radioisotopiche e ha iniziato ad occuparsi di informatica quantistica nel 2013. È primo autore di diverse pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali.

È stato professore per il corso di laurea in informatica per circa quindici anni e ha collaborato per sei anni con il dipartimento di fisica di Ferrara. Si è occupato dal 1996 di applicazioni dell’intelligenza artificiale a problemi di imaging medico, tra i quali ha progettato il modello fisico e informatico usato per elaborare i risultati degli esperimenti ecografici condotti dell’astronauta Samantha Cristoforetti a bordo dell’ISS.

Attualmente si occupa delle possibili implicazioni del quantum computing allo sviluppo di sistemi fisici autonomi, privi di CPU, che possono essere concorrenti alla concezione canonica dell’intelligenza artificiale intesa come software applicativo. È direttore del programma di consulenza Business Quantum Program offerto dalla società Tekamed alle imprese che vogliono affacciarsi al quantum.

È attivo nell’ambito della divulgazione e promozione del quantum computing e della teoria quantistica dell’informazione.

Vantaggi
  • Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!

  • Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;

  • Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;

  • Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.

  • A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;

  • Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.

  • Accesso al corso life long

  • Acquistando la specializzazione risparmi e potrai seguire più corsi contemporaneamente

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