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Temario del curso
Fundamentos de la computación cuántica
- Conceptos cuánticos clave para el desarrollo de algoritmos
- Comprensión de qubits, puertas y mediciones
- El papel de los circuitos cuánticos en la computación
Introducción a Google Willow
- Exploración del espacio de trabajo de Willow
- Trabajo con simuladores y hardware cuántico
- Gestión de tareas y recursos computacionales
Construcción de circuitos cuánticos
- Diseño de circuitos parametrizados
- Manipulación de puertas y operaciones
- Ejecución de circuitos simples en Willow
Implementación de algoritmos cuánticos fundamentales
- Construcción de algoritmos como el de Grover y la QFT (Transformada Cuántica de Fourier)
- Análisis del comportamiento del algoritmo en hardware
- Comparación del rendimiento clásico frente al cuántico
Diseño avanzado de algoritmos
- Creación de circuitos específicos para el problema
- Integración de técnicas de mitigación de ruido
- Escalado y optimización de la profundidad del circuito
Flujos de trabajo híbridos cuántico-clásicos
- Uso de bibliotecas de Python para orquestar flujos de trabajo
- Conexión de código clásico con ejecuciones en Willow
- Construcción de componentes algorítmicos reutilizables
Pruebas, depuración y optimización
- Depuración de circuitos utilizando herramientas de simulación
- Análisis del rendimiento de los algoritmos cuánticos
- Aplicación de estrategias de optimización
Despliegue de algoritmos cuánticos
- Envío de tareas a través de la interfaz de Willow
- Revisión de los resultados de ejecución
- Iteración en las mejoras del algoritmo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos fundamentales de programación
- Experiencia con Python o lenguajes similares
- Conocimiento básico de los principios de la computación cuántica
Público objetivo
- Desarrolladores
- Investigadores de IA
- Científicos de datos que trabajan con tecnologías emergentes
14 Horas