QC101 量子计算和量子机器学习简介
基于数学的量子计算、密码学和量子机器学习简介。使用 Python、Q# 和 Qiskit 编写代码
讲师:Kumaresan Ramanathan
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您将学到什么
- 使用量子密码技术进行安全通信
- 在 IBM Qiskit 和 Microsoft Q# 上开发、模拟和调试量子程序
- 通过 IBM Quantum Experience 在真实的量子计算机上运行量子程序
- 使用狄拉克符号和量子物理模型来分析量子电路
- 在真实世界数据上训练量子支持向量机(量子机器学习)并使用它来进行预测
- 学习数据科学以及量子计算如何帮助人工智能/机器学习
- 了解为什么机器学习将成为量子计算的杀手级应用
探索相关主题
- 量子计算
- 量子力学(物理学)
- 软件工程
- 发展
要求
- 12 年级高中数学和物理
- 您必须学习过 12 年级之前的数学和物理,并且*喜欢*它。量子计算主要涉及数学和物理。涉及的编码很少。
- 12 年级,高中数学:复数、线性代数、概率、统计和布尔逻辑
描述
欢迎来到 Udemy 上最畅销的量子计算课程!
量子计算是软件行业的下一波浪潮。量子计算机比当今的传统计算机快得多。过去被认为难以用计算机解决的问题,例如模拟生物系统中的蛋白质折叠和破解 RSA 加密,现在都可以通过量子计算机来解决。
量子计算机有多快?一台 64 位量子计算机在每一步计算中可以处理 360 亿亿字节的信息。相比之下,您的家用计算机在每一步计算中只能处理 8 个字节!
谷歌、英特尔、IBM 和微软等公司正投资数十亿美元打造量子计算机。如果你现在掌握了量子计算,你就可以趁机从这场技术革命中获利。
本课程从头开始讲授量子计算。你只需要具备 12 年级高中数学和物理背景。
重要提示:您必须热爱物理和数学才能充分利用本课程。本课程主要介绍如何使用数学和量子物理学分析量子电路的行为。虽然本课程解释了 12 年级高中科学以外的所有知识,但您必须意识到量子物理学是一门极其困难的学科。您可能需要经常停止视频并重播课程才能理解它。
量子机器学习
看来量子计算的杀手级应用将是机器学习和人工智能。
量子机器学习算法显著提高了训练速度。这种加速可以带来更准确的预测。
虽然理解量子算法需要掌握复杂的数学知识,但使用 量子机器学习却相对简单。Qiskit 将机器学习算法封装在模仿流行的 Scikit-Learn 机器学习工具包的 API 中。因此,您可以像使用传统 ML 一样轻松地使用量子机器学习!
量子机器学习可以应用于后端来训练模型,而训练好的模型可以用于消费电子产品。这意味着即使量子计算机仍然价格昂贵,量子机器学习也可能改善你的日常生活!
课程大纲
我们先从基础数学开始。你可能已经忘记了高中学过的数学。我将复习线性代数、概率、布尔代数和复数。
量子物理学通常被认为是难以理解的,因为它涉及极小粒子的行为。但在本课程中,我将通过偏振光的行为来解释量子物理学。光是一种日常现象,您将能够轻松理解它。
接下来我们学习量子密码学。量子密码学已被证明是不可破解的。我将解释用于安全密钥共享的 BB84 量子协议。
然后我们将学习量子程序的构成模块,即量子门。
为了了解量子门的工作原理,我们将深入研究量子叠加和量子纠缠。
我们将通过使用Microsoft Q# (QSharp) 和IBM Qiskit构建量子电路来应用我们所学到的知识。对于那些不了解 Python 编程语言的人,我将提供您需要了解的内容的简洁介绍。
我们将从简单的电路开始,然后在 Qiskit 中完整实现 BB84 量子密码协议。
我们将学习如何使用 Qiskit 的Shor 算法实现来分解大数。
量子计算的杀手级应用是量子机器学习。
要理解量子机器学习,我们必须首先了解经典机器学习的工作原理。我对经典机器学习和神经网络(深度学习)进行了简要介绍。
最后,我们将在真实世界数据上训练量子支持向量机并用它来进行预测。
为了获得更好的学习体验,请打开成绩单面板。
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如果您错过了一个重要的概念,那么您可以点击转录面板中的文本直接返回到您想要重复的部分。相反,如果您已经理解了所呈现的概念,您可以点击转录面板中的文本跳过视频。
立即报名并加入量子革命!
本课程适合哪些人:
- 想要学习量子计算并热爱数学和物理的软件专业人士和技术经理
- 想要了解如何在数据科学中使用量子计算的机器学习和人工智能专业人士
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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