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Plan du cours

Introduction à la mécanique quantique

  • Principes de base de la mécanique quantique
  • États quantiques et qubits
  • Superposition et intrication

Fondamentaux de l'informatique quantique

  • Circuits quantiques et portes quantiques
  • Mesure quantique et manipulation des qubits
  • Introduction aux algorithmes quantiques

Algorithmes quantiques

  • Aperçu des algorithmes quantiques
  • Transformée de Fourier quantique et ses applications
  • Algorithme de Grover pour la recherche dans les bases de données

IA quantique et apprentissage automatique

  • Algorithmes d'apprentissage automatique quantique
  • Réseaux de neurones quantiques
  • Applications potentielles de l'IA quantique

Défis et avenir de l'IA quantique

  • Défis techniques liés à l'IA quantique
  • Considérations éthiques et impact sociétal
  • Tendances futures et axes de recherche en IA quantique

Projet de laboratoire

  • Simulation d'algorithmes quantiques à l'aide de Qiskit ou de frameworks d'informatique quantique similaires
  • Développement d'un modèle de base d'apprentissage automatique quantique
  • Travail collaboratif sur un projet de groupe visant à proposer une application innovante de l'IA quantique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base de l'algèbre linéaire et de la mécanique quantique
  • Familiarité avec la programmation Python

Audience cible

  • Professionnels de l'IA
  • Chercheurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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