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Plan du cours
Introduction à la Mécanique Quantique
- Principes de base de la mécanique quantique
- États quantiques et qubits
- Superposition et intrication
Base de l'informatique quantique
- Circuits quantiques et portes quantiques
- Mesure quantique et manipulation des qubits
- Introduction aux algorithmes quantiques
Algorithmes Quantiques
- Aperçu des algorithmes quantiques
- Transformation de Fourier quantique et ses applications
- Algorithme de Grover pour la recherche dans une base de données
IA Quantique et Apprentissage Automatique
- Algorithmes d'apprentissage automatique quantiques
- Réseaux neuronaux quantiques
- Applications potentielles de l'IA Quantique
Défis et Avenir de l'IA Quantique
- Défis techniques dans l'IA Quantique
- Considérations éthiques et impacts sociétaux
- Tendances futures et directions de recherche en IA Quantique
Projet Laboratoire
- Simulation d'algorithmes quantiques avec Qiskit ou des cadres similaires pour l'informatique quantique
- Développement d'un modèle de base d'apprentissage automatique quantique
- Collaboration sur un projet en groupe pour proposer une application innovante de l'IA Quantique
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des algèbres linéaires et de la mécanique quantique
- Familiarité avec le langage de programmation Python
Public cible
- Professionnels en intelligence artificielle (IA)
- Chercheurs en IA
14 Heures