Quantum Machine Learning
Overview pratica al Quantum Machine Learning
Quantum Machine Learning
Il Quantum Machine Learning è l’integrazione di algoritmi quantistici all’interno dei programmi di apprendimento automatico. Mentre gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per calcolare enormi quantità di dati, il Quantum Machine Learning utilizza qubit e operazioni quantistiche o sistemi quantistici specializzati per migliorare la velocità di calcolo e l’archiviazione dei dati eseguita dagli algoritmi in un programma.
Il Quantum Machine Learning è l’integrazione di algoritmi quantistici all’interno dei programmi di apprendimento automatico. Mentre gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per calcolare enormi quantità di dati, il Quantum Machine Learning utilizza qubit e operazioni quantistiche o sistemi quantistici specializzati per migliorare la velocità di calcolo e l’archiviazione dei dati eseguita dagli algoritmi in un programma.
Cosa Imparerai nel corso?
Saranno introdotti in modo generale i concetti fondativi della meccanica quantistica che vengono in nostro aiuto, sino alle scoperte hardware che hanno portato alla creazione dei chip quantistici per come oggi li conosciamo e li possiamo usare.
Il corso comprenderà quattro esempi pratici di come usare un computer quantistico per il machine learning, spiegando per ognuno di essi sia la parte teorica che il codice per allenarli: copriremo degli esempi di supervised e unsupervised learning, feature selection e imaging.
Saranno introdotti in modo generale i concetti fondativi della meccanica quantistica che vengono in nostro aiuto, sino alle scoperte hardware che hanno portato alla creazione dei chip quantistici per come oggi li conosciamo e li possiamo usare.
Il corso comprenderà quattro esempi pratici di come usare un computer quantistico per il machine learning, spiegando per ognuno di essi sia la parte teorica che il codice per allenarli: copriremo degli esempi di supervised e unsupervised learning, feature selection e imaging.
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 D-Wave Leap
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.
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 D-Wave Leap
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 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.
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.
Introduzione al QBoost
- D-Wave Systems (19:02)
- Teoria sul QBoost parte 1 (7:14)
- Teoria sul QBoost parte 2 (9:15)
- Esercitazione QBoost parte 1 (5:41)
- Esercitazione QBoost parte 2 (10:04)
- Esercitazione QBoost parte 3 (14:48)
Mutual Information Feature Selection
- Teoria sul Mutual Information Feature Selection (13:21)
- Esercitazione sul Mutual Information Feature Selection (17:35)
Clustering
- Teoria sul Clustering (11:22)
- Esercitazione sul Clustering (13:23)
Quantum Restricted Boltzmann Machine
- Teoria sul Quantum Restricted Boltzmann Machine (QRBM) (14:52)
- Esercitazione sul Quantum Restricted Boltzmann Machine (QRBM) (13:11)
Final Project
- Final Project (3:59)
Introduzione al QBoost
- D-Wave Systems (19:02)
- Teoria sul QBoost parte 1 (7:14)
- Teoria sul QBoost parte 2 (9:15)
- Esercitazione QBoost parte 1 (5:41)
- Esercitazione QBoost parte 2 (10:04)
- Esercitazione QBoost parte 3 (14:48)
Mutual Information Feature Selection
- Teoria sul Mutual Information Feature Selection (13:21)
- Esercitazione sul Mutual Information Feature Selection (17:35)
Clustering
- Teoria sul Clustering (11:22)
- Esercitazione sul Clustering (13:23)
Quantum Restricted Boltzmann Machine
- Teoria sul Quantum Restricted Boltzmann Machine (QRBM) (14:52)
- Esercitazione sul Quantum Restricted Boltzmann Machine (QRBM) (13:11)
Final Project
- Final Project (3:59)
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.
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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;
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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.
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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;
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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
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