課程簡介

量子力學導論

  • 量子力學基本原理。
  • 量子態與量子比特。
  • 疊加與糾纏。

量子計算基礎

  • 量子電路與量子門。
  • 量子測量與量子比特操作。
  • 量子算法簡介。

量子算法

  • 量子算法概述。
  • 量子傅里葉變換及其應用。
  • Grover算法用於數據庫搜索。

量子AI與機器學習

  • 量子機器學習算法。
  • 量子神經網絡。
  • 量子AI的潛在應用。

量子AI的挑戰與未來

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

實驗項目

  • 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,提出量子AI的創新應用。

總結與下一步

最低要求

  • 對線性代數和量子力學有基本瞭解。
  • 熟悉Python編程。

受衆

  • AI專業人士。
  • AI研究人員。
 14 時間:

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