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課程簡介
量子力學簡介
- 量子力學基本原理
- 量子態與量子位元(Qubits)
- 疊加態與糾纏態
量子計算基礎
- 量子電路與量子門
- 量子測量與量子位元操控
- 量子算法簡介
量子算法
- 量子算法概述
- 量子傅立葉變換及其應用
- 用於資料庫搜尋的 Grover 算法
量子人工智慧與機器學習
- 量子機器學習算法
- 量子神經網絡
- 量子人工智慧的潛在應用
量子人工智慧的挑戰與未來
- 量子人工智慧的技術挑戰
- 倫理考量與社會影響
- 量子人工智慧的未來趨勢與研究方向
實驗室項目
- 使用 Qiskit 或類似量子計算框架模擬量子算法
- 開發基礎量子機器學習模型
- 小組合作項目:提出量子人工智慧的創新應用方案
最低要求
- 具備線性代數及量子力學的基本知識
- 熟悉 Python 程式設計
目標學員
- 人工智慧專業人員
- 人工智慧研究人員
14 小時