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分類：52043評論中的4.5
總小時：12
總講座：284
難度級別：所有級別
為了充分利用本課程，對物理和數學產生真正的興趣很重要。該課程主要關注使用數學和量子物理學對量子電路行為的分析。儘管解釋了高中科學以外的所有必要概念，但量子物理學是一個具有挑戰性的主題。您可能需要暫停並重複課程以完全理解內容。
量子機學習預計將是用於量子計算的“殺手級應用程序”。它提供了重大的訓練加速度，並可以帶來更準確的預測。儘管了解量子算法需要一個複雜數學的域，但使用量子機學習相對簡單。 Qiskit提供了一種封裝機器學習算法的API，類似於流行的Scikit學習工具集。這意味著您幾乎可以像傳統的機器學習一樣輕鬆地使用量子機學習。量子機器學習可以應用於後端的火車模型，然後可以在消費者設備上使用。這意味著量子機器學習有可能改善日常生活，即使量子計算機保持昂貴。
該課程始於對基本數學概念的回顧，包括線性代數，概率，布爾代數和復數。量子物理通常被認為是複雜的，但是在本課程中，它將通過偏振光的行為來解釋，從而使其更容易訪問。然後，我們陷入了量子加密，探索BB84量子協議被證明是無需用於安全開關共享的。然後，我們專注於量子門，量子程序的構造塊。為了了解量子門的工作原理，我們研究量子重疊和 – 深度量子糾纏。我們通過使用Microsoft Q＃（QSHARP）和IBM Qiskit構建量子電路來應用知識。對於那些不熟悉Python的人，將簡要介紹編程語言。我們從簡單的電路開始，然後進步以完全實現Qiskit中BB84量子加密協議。另外，我們學習如何使用Shor算法Qiskit的實現來計算大量數字。最後，我們探索經典的機器學習和神經網絡（深度學習），以建立理解量子機器學習的基礎。課程以訓練真正的世界量子支持向量機結束，並使用它來做出預測。
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