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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à la mécanique quantique

  • Principes fondamentaux de la mécanique quantique
  • États quantiques et qubits
  • Superposition et intrication

Notions de base en informatique quantique

  • Circuits quantiques et portes logiques
  • Mesure quantique et manipulation de 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 les bases de données

IAQ et Machine Learning

  • Algorithmes de machine learning quantique
  • Réseaux de neurones quantiques
  • Applications potentielles de l'IAQ

Défis et avenir de l'IAQ

  • Challenges techniques de l'IAQ
  • Enjeux éthiques et impact sociétal
  • Tendances futures et axes de recherche en IAQ

Projet de laboratoire

  • Simulation d'algorithmes quantiques à l'aide de Qiskit ou de frameworks similaires
  • Développement d'un modèle de machine learning quantique de base
  • Travail collaboratif en groupe pour proposer une application innovante de l'IAQ

Pré requis

  • Comprendre les bases de l'algèbre linéaire et de la mécanique quantique
  • Maîtriser la programmation en Python

Public cible

  • Professionnels de l'IA
  • Chercheurs en IA

Nombre de participants


Prix par participant

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