【Udemy中英字幕】Quantum Machine Learning by Doing

量子机器学习

超过 20 小时的 QML 课程和 Python 实践练习 | 解决实际问题 | 获得 QML 认证

讲师：Laia Domingo

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 了解量子计算机的工作原理以及它们与传统计算机的不同之处。
• 了解量子电路如何修改量子态以执行有用的计算。
• 探索量子计算对不同应用的变革性益处。
• 了解量子机器学习的基本构成要素。
• 了解量子神经网络的基础知识以及如何优化其设计以适应实际应用。
• 学习用于回归、分类、图像处理、分割和神经网络压缩等任务的高级量子机器学习算法。
• 将量子机器学习算法应用于现实世界的最先进的应用。
• 获得 Ingenii 的 Python 库的独家访问权，用于可视化量子算法和优化量子模型。
• 通过实践练习、评估和将理论付诸实践的项目来培养您的技能。
• 超过 20 小时的内容和实践 Python 练习。

探索相关主题

要求

• 不需要物理知识。
• 不需要量子计算知识。
• 动手 Python 练习需要一些编程经验。
• 建议对机器学习概念有基本的了解。

描述

这门实践入门课程旨在弥合传统机器学习与量子计算之间的差距，为您提供开启量子机器学习 (QML) 之旅所需的工具、理论和实践见解。无论您是充满好奇的学习者、数据科学家，还是探索前沿技术的研究人员，本课程都将引导您了解 QML 的基本概念以及如何将其应用于实际问题。

通过可视化、交互式练习和实践评估的结合，您将了解量子电路如何执行计算，探索基础量子算法，并发现如何针对分类、回归、图像处理和分割等实际应用优化量子算法。

您还将获得 Ingenii Python 库的独家访问权限，用于可视化和优化量子算法——旨在使量子开发更加直观易用。课程结束后，您将对量子机器学习基础知识有扎实的理解，并掌握将其应用于实际挑战的技能。

该 Udemy 课程扩展了我们原有的 QML 基础和医学成像课程，并受到我们即将推出的 Quantum Hub 开发资源中的学习方法的启发，将六个深入、以应用为中心的章节结合成一个完整的 QML 入门课程。

加入 600 多名已经开始量子机器学习之旅的数据科学家、学生和教育工作者。

本课程适合哪些人：

• 好奇的人们渴望探索量子计算和机器学习的交集。
• 科学家和工程师希望将量子概念应用于实际的现实问题。
• 数据和机器学习科学家有兴趣将量子计算添加到他们的技能中。
• 创新者和研究人员正在探索量子技术在各个行业中的早期、有影响力的应用。
• 寻求量子机器学习实践应用介绍的学习者。