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課程簡介

量子力學入門

  • 量子力學基本原理
  • 量子態與量子位元(qubits)
  • 疊加與糾纏

量子運算基礎

  • 量子電路與量子閘
  • 量子測量與量子位元操作
  • 量子演算法簡介

量子演算法

  • 量子演算法概覽
  • 量子傅立葉變換及其應用
  • Grover資料庫搜尋演算法

Quantum AI與機器學習

  • 量子機器學習演算法
  • 量子神經網路
  • Quantum AI的潛在應用

Quantum AI的挑戰與未來

  • Quantum AI面臨的技術挑戰
  • 倫理考量與社會影響
  • Quantum AI的未來趨勢與研究方向

實驗室專案

  • 使用Qiskit或類似量子運算框架模擬量子演算法
  • 開發基礎量子機器學習模型
  • 透過團隊合作,提出Quantum AI的創新應用方案

總結與下一步

最低要求

  • 具備線性代數與量子力學的基本知識
  • 熟悉Python程式設計

適用對象

  • AI專業人員
  • AI研究人員
 14 小時

課程分類