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Temario del curso

Introducción a la mecánica cuántica

  • Principios básicos de la mecánica cuántica
  • Estados cuánticos y qubits
  • Superposición y entrelazamiento

Fundamentos de la computación cuántica

  • Circuitos cuánticos y puertas cuánticas
  • Medición cuántica y manipulación de qubits
  • Introducción a los algoritmos cuánticos

Algoritmos cuánticos

  • Visión general de los algoritmos cuánticos
  • Transformada de Fourier cuántica y sus aplicaciones
  • Algoritmo de Grover para búsqueda en bases de datos

IA Cuántica y aprendizaje automático

  • Algoritmos de aprendizaje automático cuántico
  • Redes neuronales cuánticas
  • Posibles aplicaciones de la IA Cuántica

Desafíos y futuro de la IA Cuántica

  • Desafíos técnicos en la IA Cuántica
  • Consideraciones éticas e impacto social
  • Tendencias futuras y líneas de investigación en la IA Cuántica

Proyecto de laboratorio

  • Simulación de algoritmos cuánticos utilizando Qiskit o marcos de computación cuántica similares
  • Desarrollo de un modelo básico de aprendizaje automático cuántico
  • Colaboración en un proyecto grupal para proponer una aplicación innovadora de la IA Cuántica

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de álgebra lineal y mecánica cuántica
  • Familiaridad con la programación en Python

Público objetivo

  • Profesionales de la IA
  • Investigadores de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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