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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 lógicas cuánticas.
- Medición cuántica y manipulación de qubits.
- Introducción a los algoritmos cuánticos.
Algoritmos cuánticos
- Visión general de los algoritmos cuánticos.
- Transformada cuántica de Fourier y sus aplicaciones.
- Algoritmo de Grover para la búsqueda en bases de datos.
IA Cuántica y aprendizaje automático
- Algoritmos de aprendizaje automático cuántico.
- Redes neuronales cuánticas.
- Aplicaciones potenciales 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 direcciones de investigación en la IA Cuántica.
Proyecto de laboratorio
- Simulación de algoritmos cuánticos utilizando Qiskit u otros 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 IA.
- Investigadores de IA.
14 Horas