Категории
- Искусственный Интеллект
- Frontend
  - Angular
  - HTML
  - CSS
  - JavaScript
  - Vue
  - jQuery
  - React
  - AngularJS
  - Backbone
  - TypeScript
  - Ember
  - Next.js
  - Elm
  - Svelte
  - Single SPA
  - Three.js
  - D3.js
  - RxJS
  - WebGL
  - barba.js
- Backend
  - PHP
  - Python
  - Ruby on Rails
  - Yii
  - Laravel
  - SQL
  - Ruby
  - Symfony
  - Java
  - Scala
  - Node.js
  - MongoDB
  - Golang (Google Go)
  - Slim
  - Silex
  - Firebase
  - C Sharp (C#)
  - Deno
  - Redis
  - Django
  - NestJS
  - Spring
  - Spring Boot
  - Spring Data
  - Spring Cloud
  - Spring Security
  - Spring Integration
  - Spring HATEOAS
  - Spring MVC
  - Elixir
  - Phoenix
- System programming
  - Rust
  - WebAssembly
  - C++
- Marketing
  - SEO
- Video and 3D
  - Blender
  - Cinema 4D
  - ZBrush
- Graphic
  - Figma
  - Sketch
  - Photoshop
  - After Effects
  - Illustrator
  - Adobe XD
  - Lightroom
  - CorelDRAW
- DevOps
  - AWS
  - Azure
  - Docker
  - Git
  - GitHub
  - Gitlab
  - Google Cloud
  - Grafana
  - Kubernetes
  - Jenkins
  - Terraform
  - Другое
- Tools
  - GraphQL
  - Flux
  - Webpack
  - Ansible
  - Gulp
  - Grunt
  - Visual Studio Code
  - VIM
  - OpenCV
  - Salt
  - SVN
  - Atom
  - Elasticsearch
  - Сборки, готовые решения
  - Electron
  - Chrome DevTools
  - Yarn
  - Babel
  - Grep
  - npm
  - Vite
  - Gatsby
  - PhpStorm
  - Webflow
  - Hibernate
  - Socket.io
  - Bash
- Разработка мобильных приложений
- Gamedev
  - Unreal Engine
  - Unity
- CMS
  - Wordpress
  - OpenCart
  - Drupal
  - Joomla
  - 1C-Bitrix
  - MODX
  - Magento
  - Shopify
- Blockchain
  - Криптовалюты
  - Decentralized Applications (dApps) (Web 3)
- Тестирование
  - Postman
  - Selenium
  - Appium
  - Protractor
  - WebdriverIO
  - Cypress
  - Playwright
- Другое
- Подготовка к собеседованию
- Обработка и анализ данных
- Информационная безопасность
  - Этический взлом / Тестирование на проникновение
- Английский язык
- Конференции
Источники
Все курсы
- Популярные
- Бесплатные (2999+ Курсов)
Разделы
Книги
- Бесплатные
- Популярные
Краудфандинг

Войти

Главная страница Категория машинное обучение QC101 - Квантовые вычисления и введение в квантовое машинное обучение

QC101 - Квантовые вычисления и введение в квантовое машинное обучение

Name: QC101 - Квантовые вычисления и введение в квантовое машинное обучение
Price: 13 USD
Rating: 3 (5 reviews)

QC101 Quantum Computing & Intro to Quantum Machine Learning

udemy

Начать Сейчас

Продолжительность

11 ч 54 мин

Категория

Машинное обучение

Количество уроков

274 Видео

Дата добавления

24 апр. 2023 г., 23:28

Язык

Английский

Дата выхода

1 янв. 2023 г., 00:00

Добро пожаловать на самый продаваемый курс по квантовым вычислениям на платформе Udemy!

Квантовые вычисления - это следующая волна в индустрии программного обеспечения. Квантовые компьютеры экспоненциально быстрее классических компьютеров сегодняшнего дня. Проблемы, которые ранее считались слишком сложными для решения компьютерами, такие как моделирование складывания белков в биологических системах и взлом RSA-шифрования, теперь возможны благодаря квантовым компьютерам.

Насколько быстры квантовые компьютеры? 64-битный квантовый компьютер может обрабатывать 36 миллиардов миллиардов байт информации на каждом шаге вычисления. Сравните это с 8 байтами, которые ваш домашний компьютер может обработать на каждом шаге вычисления!

Компании, такие как Google, Intel, IBM и Microsoft, вкладывают миллиарды долларов в свою попытку построить квантовые компьютеры. Если вы освоите квантовые вычисления сейчас, вы будете готовы извлечь выгоду из этой технологической революции.

Этот курс обучает квантовым вычислениям с нуля. Вам нужно только знание математики и физики 12 класса школы.

ВАЖНО: вы должны любить физику и математику, чтобы получить максимальную пользу от этого курса. Этот курс в первую очередь посвящен анализу поведения квантовых цепей с помощью математики и квантовой физики. Хотя здесь объясняется все, что вам нужно знать после школьной науки 12 класса, вы должны понимать, что квантовая физика является чрезвычайно сложной темой. Вам может часто приходиться останавливать видео и пересматривать урок, чтобы понять его.

Кажется, что главным приложением для квантовых вычислений станет машинное обучение и искусственный интеллект.

Алгоритмы квантового машинного обучения обеспечивают значительное ускорение обучения. Это ускорение может привести к более точным прогнозам.

Хотя понимание квантовых алгоритмов требует владения сложной математикой, использование квантового машинного обучения относительно просто. Qiskit инкапсулирует алгоритмы машинного обучения в API, который имитирует популярный инструментарий машинного обучения Scikit-Learn. Таким образом, вы можете использовать квантовое машинное обучение почти так же просто, как традиционное машинное обучение!

Квантовое машинное обучение может быть применено на серверной стороне для обучения моделей, и обученные модели могут быть использованы в потребительских гаджетах. Это означает, что квантовое машинное обучение может улучшить вашу повседневную жизнь, даже если квантовые компьютеры останутся дорогими!

ПЛАН КУРСА

Мы начнем с изучения основ математики. Возможно, вы забыли то, что учили в школе. Я повторно рассмотрю линейную алгебру, вероятность, булеву алгебру и комплексные числа.

Квантовая физика обычно считается неприступной, потому что она занимается поведением крайне малых частиц. Но в этом курсе я объясню квантовую физику через поведение поляризованного света. Свет - это явление, которое происходит каждый день, и вы сможете легко понять его.

Далее мы узнаем о квантовой криптографии. Квантовая криптография доказано непригодной к взлому. Я объясню квантовый протокол BB84 для безопасного обмена ключами.

Затем мы узнаем о строительных блоках квантовых программ, которые представляют собой квантовые вентили.

Чтобы понять, как работают квантовые вентили, мы изучим квантовое суперпозицию и квантовую запутанность в глубину.

Мы применим полученные знания, создавая квантовые цепи с помощью Microsoft Q# (QSharp) и IBM Qiskit. Для тех, кто не знаком с языком программирования Python, я предоставлю краткое введение в то, что вам нужно знать.

Мы начнем с простых цепей, а затем перейдем к полной реализации квантового протокола криптографии BB84 в Qiskit.

Мы узнаем, как использовать реализацию алгоритма Шора в Qiskit для факторизации больших чисел.

Главное применение квантовых вычислений - квантовое машинное обучение.

Чтобы понять квантовое машинное обучение, мы должны сначала изучить, как работает классическое машинное обучение. Я предоставлю краткое введение в классическое машинное обучение и нейронные сети (глубокое обучение).

Наконец, мы обучим квантовую машину опорных векторов на реальных данных и будем использовать ее для прогнозирования.

Посмотреть больше

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:04:19

Introduction
Урок 2. 00:02:07

How is Quantum Computing Different?
Урок 3. 00:02:09

Quantum Physics Through Photon Polarization 1
Урок 4. 00:07:44

Quantum Physics Through Photon Polarization 2
Урок 5. 00:02:15

Quantum Physics Through Photon Polarization 3
Урок 6. 00:03:15

Quantum Physics Through Photon Polarization 4
Урок 7. 00:02:40

Quantum Physics Through Photon Polarization 5
Урок 8. 00:01:34

Quantum Physics Through Photon Polarization 6
Урок 9. 00:03:53

Quantum Physics Through Photon Polarization 7
Урок 10. 00:01:41

Quantum Physics Through Photon Polarization 8
Урок 11. 00:01:33

Quantum Physics Through Photon Polarization 9
Урок 12. 00:04:08

Quantum Physics Through Photon Polarization 10
Урок 13. 00:01:56

Quantum Physics Through Photon Polarization 11
Урок 14. 00:05:06

Quantum Physics Through Photon Polarization 12
Урок 15. 00:01:31

Quantum Physics Through Photon Polarization 13
Урок 16. 00:00:46

Quantum Physics Through Photon Polarization 14
Урок 17. 00:04:44

Boolean Algebra
Урок 18. 00:07:10

Boolean Variables and Operators
Урок 19. 00:03:18

Truth Tables
Урок 20. 00:01:23

Logic Gates
Урок 21. 00:00:53

Logic Circuits
Урок 22. 00:00:59

AND Gate
Урок 23. 00:00:52

OR Gate
Урок 24. 00:01:04

NOT Gate
Урок 25. 00:01:36

Multiple Input Gates
Урок 26. 00:02:00

Equivalent Circuits 1
Урок 27. 00:01:00

Equivalent Circuits 2
Урок 28. 00:02:57

Universal Gate NAND
Урок 29. 00:02:18

Exclusive OR
Урок 30. 00:02:04

XOR for Assignment
Урок 31. 00:02:41

XOR of Bit Sequences 1
Урок 32. 00:04:23

XOR of Bit Sequences 2
Урок 33. 00:01:51

Introduction to Cryptography
Урок 34. 00:02:35

Cryptography with XOR
Урок 35. 00:02:36

Shared Secret
Урок 36. 00:01:26

Importance of Randomness
Урок 37. 00:05:35

Breaking the Code
Урок 38. 00:05:09

Introduction to Probability
Урок 39. 00:01:43

Probability of a Boolean Expression
Урок 40. 00:03:02

Mutually Exclusive Events
Урок 41. 00:01:17

Independent Events
Урок 42. 00:02:25

Manipulating Probabilities With Algebra
Урок 43. 00:00:54

P (Mutually Exclusive Events)
Урок 44. 00:01:18

P (Independent Events)
Урок 45. 00:02:01

Complete Set of MutEx Events
Урок 46. 00:01:37

P ( A OR B )
Урок 47. 00:00:52

Examples 1
Урок 48. 00:07:54

Examples 2
Урок 49. 00:03:57

P ( Bit Values )
Урок 50. 00:01:28

Analysis With Venn Diagrams
Урок 51. 00:00:54

Venn Diagram : P (A AND B)
Урок 52. 00:01:10

Venn Diagram : P (A OR B)
Урок 53. 00:00:35

Venn Diagram : P ( NOT A )
Урок 54. 00:02:43

Examples 1
Урок 55. 00:02:36

Examples 2
Урок 56. 00:02:07

Conditional Probability
Урок 57. 00:01:29

Examples
Урок 58. 00:01:22

Introduction to Statistics
Урок 59. 00:01:34

Random Variables
Урок 60. 00:04:21

Mapping Random Variables
Урок 61. 00:01:50

Mean, Average, Expected Value, ...
Урок 62. 00:02:24

Example 1
Урок 63. 00:01:38

Example 2
Урок 64. 00:01:47

Beyond Mean
Урок 65. 00:03:51

Standard Deviation
Урок 66. 00:04:16

Examples
Урок 67. 00:02:54

Combinations of Random Variables
Урок 68. 00:02:37

Correlation
Урок 69. 00:06:20

Analysis of Correlation
Урок 70. 00:05:08

Introduction to Complex Numbers
Урок 71. 00:04:53

Imaginary i
Урок 72. 00:01:55

Addition
Урок 73. 00:01:09

Subtraction
Урок 74. 00:00:56

Multiplication by a Real
Урок 75. 00:00:42

Division by a Real
Урок 76. 00:02:31

Complex Multiplication
Урок 77. 00:01:27

Examples
Урок 78. 00:01:38

Complex Conjugates
Урок 79. 00:02:14

Squared Magnitude
Урок 80. 00:03:02

Complex Division
Урок 81. 00:01:13

Examples
Урок 82. 00:02:16

Euler's Formula
Урок 83. 00:02:45

Polar Form
Урок 84. 00:02:44

Examples
Урок 85. 00:03:25

Fractional Powers
Урок 86. 00:01:32

Complex Cube Roots of 1
Урок 87. 00:01:30

Square Root of i
Урок 88. 00:03:01

2D Coordinates
Урок 89. 00:01:39

Matrices
Урок 90. 00:02:14

Matrix Dimensions
Урок 91. 00:01:43

Matrix Addition
Урок 92. 00:01:13

Matrix Subtraction
Урок 93. 00:01:13

Scalar Multiplication
Урок 94. 00:07:41

Matrix Multiplication
Урок 95. 00:01:00

Examples 1
Урок 96. 00:00:42

Examples 2
Урок 97. 00:01:00

3x3 Example
Урок 98. 00:00:34

Exercises
Урок 99. 00:00:58

More Multiplications
Урок 100. 00:02:07

When is Multiplication Possible?
Урок 101. 00:01:24

Example
Урок 102. 00:01:53

Not Commutative
Урок 103. 00:01:26

Associative and Distributive
Урок 104. 00:02:23

Dimension of Result
Урок 105. 00:01:04

Odd Shaped Matrices
Урок 106. 00:01:02

Examples
Урок 107. 00:01:48

Outer Product
Урок 108. 00:00:22

Exercise
Урок 109. 00:01:44

Inner Product
Урок 110. 00:00:42

Exercises
Урок 111. 00:02:17

Identity Matrix
Урок 112. 00:02:47

Matrix Inverse
Урок 113. 00:01:22

Transpose
Урок 114. 00:01:01

Transpose Examples
Урок 115. 00:01:17

Transpose of Product
Урок 116. 00:01:20

Complex Conjugate of Matrices
Урок 117. 00:01:08

Adjoint
Урок 118. 00:01:46

Unitary
Урок 119. 00:01:09

Hermitian
Урок 120. 00:01:38

Hermitian and Unitary
Урок 121. 00:00:58

Why Hermitian or Unitary ?
Урок 122. 00:04:51

Vectors and Transformations
Урок 123. 00:01:53

Rotation in 2D
Урок 124. 00:04:00

Special Directions
Урок 125. 00:04:36

Eigen Vectors and Eigen Values
Урок 126. 00:02:59

More Eigen Vectors
Урок 127. 00:02:25

Photons
Урок 128. 00:04:11

Photon Polarization
Урок 129. 00:03:27

Experiments with Photon Polarization
Урок 130. 00:01:27

No-Cloning Theorem
Урок 131. 00:02:26

Encoding with XOR
Урок 132. 00:01:46

Encryption with Single-Use Shared-Secrets
Урок 133. 00:04:55

Encoding Data in Photon Polarization
Урок 134. 00:04:32

Making the Protocol Secure
Урок 135. 00:01:47

Exchanging Polarization Angles
Урок 136. 00:01:26

Why is the BB84 protocol secure?
Урок 137. 00:01:08

Analysis
Урок 138. 00:00:59

Modeling Physics with Math
Урок 139. 00:02:18

Subtractive Probabilities Through Complex Numbers
Урок 140. 00:00:56

Modeling Superposition Through Matrices
Урок 141. 00:00:53

Overview of Math Model
Урок 142. 00:01:09

Introduction to Spin States
Урок 143. 00:02:12

Basis
Урок 144. 00:02:28

Column Matrix Representation of Quantum State
Урок 145. 00:02:19

State Vector
Урок 146. 00:01:40

Experiments with Spin 1
Урок 147. 00:03:34

Experiments with Spin 2
Урок 148. 00:01:45

Experiments with Spin 3
Урок 149. 00:04:58

Analysis of Experiments 1
Урок 150. 00:00:48

Analysis of Experiments 2
Урок 151. 00:02:01

Analysis of Experiments 3
Урок 152. 00:01:45

Dirac Bra-Ket Notation 1
Урок 153. 00:01:21

Dirac Bra-Ket Notation 2
Урок 154. 00:01:22

More Experiment Analysis 1
Урок 155. 00:05:01

More Experiment Analysis 2
Урок 156. 00:02:49

On Random Behavior
Урок 157. 00:01:57

Irreversible Transformations: Measurement
Урок 158. 00:02:53

Reversible State Transformations
Урок 159. 00:02:28

Analyzing Multi-Qubit Systems
Урок 160. 00:04:25

Entanglement
Урок 161. 00:05:05

Installing Java and Running the Simulators
Урок 162. 00:01:37

Launching the Superposition Simulator
Урок 163. 00:01:40

Classical Photon
Урок 164. 00:02:19

Quantum Photon
Урок 165. 00:02:23

No Cloning
Урок 166. 00:01:57

No Cloning 2
Урок 167. 00:00:38

Measurement is Irreversible
Урок 168. 00:00:49

Deterministic vs Probabilistic
Урок 169. 00:04:07

Running the Simulator
Урок 170. 00:03:35

Superposition 1
Урок 171. 00:02:19

Superposition 2
Урок 172. 00:01:11

Measurement and Superposition
Урок 173. 00:02:00

Two Photon Systems
Урок 174. 00:02:05

Entanglement
Урок 175. 00:06:00

Simulating Entanglement 1
Урок 176. 00:03:42

Simulating Entanglement 2
Урок 177. 00:03:28

Simulating Entanglement 3
Урок 178. 00:03:23

Simulating Entanglement 4
Урок 179. 00:02:05

Independent Photons
Урок 180. 00:03:31

Effect of Measurement
Урок 181. 00:03:30

Quantum Circuits
Урок 182. 00:01:41

Fanout
Урок 183. 00:01:13

Uncomputing
Урок 184. 00:02:18

Reversible Gates
Урок 185. 00:02:00

Quantum NOT
Урок 186. 00:01:48

Other Single Qubit Gates
Урок 187. 00:02:21

CNOT Gate
Урок 188. 00:03:01

CCNOT: Toffoli Gate
Урок 189. 00:01:29

Universal Gate
Урок 190. 00:00:44

Fredkin Gate
Урок 191. 00:02:04

Effects of Superposition and Entanglement on Quantum Gates
Урок 192. 00:03:14

Installing Q#
Урок 193. 00:01:20

Q# Simulation Architecture
Урок 194. 00:01:05

Q# Controller
Урок 195. 00:01:58

Q# Execution Model
Урок 196. 00:04:04

Measuring Superposition States
Урок 197. 00:00:43

Overview of 4-Qubit Simulation Framework
Урок 198. 00:02:02

Set Operation
Урок 199. 00:04:03

Iterative Measurement
Урок 200. 00:01:44

Verifying Output after Initialization - 1
Урок 201. 00:01:38

Verifying Output after Initialization - 2
Урок 202. 00:01:26

NOT Operation
Урок 203. 00:01:28

Superposition
Урок 204. 00:01:10

SWAP
Урок 205. 00:00:53

CNOT
Урок 206. 00:00:57

Significance of Superposition and Entanglement
Урок 207. 00:01:50

Effect of Superposition on Quantum Gates
Урок 208. 00:01:00

Toffoli Gate: General Configuration
Урок 209. 00:00:54

Toffoli Configured as NOT
Урок 210. 00:00:41

Toffoli Configured as AND
Урок 211. 00:01:09

Toffoli Configured as Fanout
Урок 212. 00:02:07

IBM Quantum Experience
Урок 213. 00:02:08

What is Qiskit ?
Урок 214. 00:05:35

Installing Python and Qiskit
Урок 215. 00:03:12

Interactive Python
Урок 216. 00:01:56

Jupyter Notebooks
Урок 217. 00:01:59

Spyder Python IDE
Урок 218. 00:04:35

Variables and Assignment
Урок 219. 00:02:02

Data Types
Урок 220. 00:01:17

Operators
Урок 221. 00:00:35

Type Conversion
Урок 222. 00:02:45

Strings
Урок 223. 00:04:18

Lists
Урок 224. 00:03:23

Dictionaries
Урок 225. 00:07:04

Loops
Урок 226. 00:00:57

Decisions
Урок 227. 00:00:42

Functions
Урок 228. 00:01:47

Object Oriented Programming
Урок 229. 00:01:06

Exceptions
Урок 230. 00:02:59

Modules
Урок 231. 00:01:58

Quantum Circuits 1
Урок 232. 00:01:58

Quantum Circuits 2
Урок 233. 00:02:22

Quantum Circuits 3
Урок 234. 00:02:49

Quantum Circuits 4
Урок 235. 00:01:20

Quantum Circuits 5
Урок 236. 00:02:54

Running a Circuit
Урок 237. 00:02:18

Circuit Matrix
Урок 238. 00:06:46

Implementing BB84 Cryptography
Урок 239. 00:01:54

Shor's Algorithm
Урок 240. 00:02:07

Introduction to Machine Learning
Урок 241. 00:06:31

What is AI ?
Урок 242. 00:05:03

Structure of ML Systems
Урок 243. 00:10:25

Learning With Models
Урок 244. 00:04:59

Speed Up Learning
Урок 245. 00:04:12

Underfit & Overfit
Урок 246. 00:06:06

Classification
Урок 247. 00:03:04

Sigmoid Models
Урок 248. 00:05:08

Regularization 1
Урок 249. 00:03:50

Regularization 2
Урок 250. 00:04:47

Machine Learning Libraries
Урок 251. 00:08:09

Machine Learning Coding
Урок 252. 00:05:33

Multi-Layer Network 1
Урок 253. 00:06:17

Multi-Layer Network 2
Урок 254. 00:08:11

Convolution 1
Урок 255. 00:03:27

Convolution 2
Урок 256. 00:02:28

Convolution 3
Урок 257. 00:04:03

Recurrent
Урок 258. 00:02:42

Quantum Machine Learning with KNN
Урок 259. 00:05:26

KNN Problem Description
Урок 260. 00:04:46

Code for Classical KNN
Урок 261. 00:04:09

Code for Quantum KNN
Урок 262. 00:04:57

Math for Classical KNN
Урок 263. 00:02:59

Math Prerequisites for Quantum KNN
Урок 264. 00:07:39

Math for Quantum KNN
Урок 265. 00:02:39

Connecting Math and Code for Classical KNN
Урок 266. 00:05:07

Connecting Math and Code for Quantum KNN
Урок 267. 00:02:27

Introduction to Classification
Урок 268. 00:03:46

Support Vector Machines - Separation
Урок 269. 00:01:04

Support Vector Machines - Overfitting
Урок 270. 00:01:00

Support Vector Machines - Soft Margins
Урок 271. 00:02:06

Support Vector Machines - Higher Dimensions and Kernels
Урок 272. 00:02:17

Support Vector Machines - Multiple Classes
Урок 273. 00:05:23

Quantum Support Vector Machines
Урок 274. 00:01:07

Significance of Quantum Machine Learning

Автор - udemy

udemy

Udemy - одна из самых больших площадок в мире по доставке обучающего контента от разных авторов всего мира. Присутсвуют курсы практически на любую тему.

+190

Категории

Комментарии

Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.