Introduction to Quantum AI

• 線性代數和量子力學的基本理解
• 熟悉 Python 程式設計

觀眾

• 人工智慧專業人士
• 人工智慧研究人員

量子人工智慧（Quantum AI）是一個跨學科領域，它將量子計算與人工智慧相結合，有可能比經典計算機更有效地解決複雜問題。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解量子 AI 基礎知識及其潛在應用的初級至中級 AI 專業人員和 AI 研究人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 掌握量子力學的基本原理，因為它們適用於量子計算。
• 瞭解量子演算法的工作原理及其實現。
• 認識到量子 AI 在徹底改變各個行業方面的潛力。
• 開發基礎量子機器學習模型。
• 評估 Quantum AI 的挑戰和倫理考慮。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

量子力學導論

• 量子力學的基本原理
• 量子態和量子比特
• 疊加和糾纏

Quantum Computing 基礎知識

• 量子電路和量子門
• 量子測量和量子比特操作
• 量子演算法簡介

量子演算法

• 量子演算法概述
• 量子傅里葉變換及其應用
• Grover 資料庫搜尋演算法

量子 AI 和 Machine Learning

• 量子機器學習演算法
• 量子神經網路
• 量子人工智慧的潛在應用

量子 AI 的挑戰和未來

• 量子 AI 中的技術挑戰
• 倫理考量和社會影響
• 量子人工智慧的未來趨勢和研究方向

實驗室專案

• 使用 Qiskit 或類似的量子計算框架類比量子演算法
• 開發基本的量子機器學習模型
• 合作開展一個小組專案，提出量子人工智慧的創新應用

摘要和後續步驟