Plan du cours

Introduction à la Mécanique Quantique

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

Base 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
  • Transformation de Fourier quantique et ses applications
  • Algorithme de Grover pour la recherche dans une base de données

IA Quantique et Apprentissage Automatique

  • Algorithmes d'apprentissage automatique quantiques
  • Réseaux neuronaux quantiques
  • Applications potentielles de l'IA Quantique

Défis et Avenir de l'IA Quantique

  • Défis techniques dans l'IA Quantique
  • Considérations éthiques et impacts sociétaux
  • Tendances futures et directions de recherche en IA Quantique

Projet Laboratoire

  • Simulation d'algorithmes quantiques avec Qiskit ou des cadres similaires pour l'informatique quantique
  • Développement d'un modèle de base d'apprentissage automatique quantique
  • Collaboration sur un projet en groupe pour proposer une application innovante de l'IA Quantique

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des algèbres linéaires et de la mécanique quantique
  • Familiarité avec le langage de programmation Python

Public cible

  • Professionnels en intelligence artificielle (IA)
  • Chercheurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


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