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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