جستجو برای:
  • صفحه اصلی
  • دوره های آموزشی
  • بلاگ
 
  • 021
  • info@qorpico.com
  • بلاگ
  • تماس با ما
  • درباره ما
کورپی
  • صفحه اصلی
  • دوره های آموزشی
  • بلاگ
  • ورود یا عضویت
0

ورود و ثبت نام

یادگیری ماشین کوانتومی

خانههوش مصنوعییادگیری ماشین کوانتومی
حالت مطالعه

در این دوره چه آموزش داده می شود؟

یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning) حوزه‌ای نوظهور در تقاطع علم داده، فیزیک کوانتومی و هوش مصنوعی است که به بررسی چگونگی استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی برای بهبود کارایی و سرعت یادگیری ماشین می‌پردازد. در این زمینه، از ویژگی‌های منحصربه‌فرد سامانه‌های کوانتومی مانند برهم‌نهی (superposition) و درهم‌تنیدگی (entanglement) برای پردازش موازی اطلاعات بهره گرفته می‌شود. هدف اصلی یادگیری ماشین کوانتومی، توسعه الگوریتم‌هایی است که بتوانند از قدرت محاسباتی رایانه‌های کوانتومی برای حل مسائل پیچیده‌ای که در محاسبات کلاسیک زمان‌بر یا غیرقابل‌حل هستند، استفاده کنند. این حوزه در کاربردهایی مانند طبقه‌بندی داده‌ها، خوشه‌بندی، یادگیری تقویتی، و بهینه‌سازی نقش مهمی ایفا می‌کند و می‌تواند آینده‌ علم داده و مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده را دگرگون سازد.

مبانی یادگیری ماشین کوانتومی

تئوری یادگیری ماشین کوانتومی (Quantum Machine Learning Theory) به بررسی بنیان‌های ریاضی و مفهومی الگوریتم‌های یادگیری در چارچوب سامانه‌های کوانتومی می‌پردازد. این شاخه از علم، تلاشی برای درک عمیق‌تر قابلیت‌های رایانش کوانتومی در بهبود فرآیندهای یادگیری، تعمیم، و تعادل میان دقت و پیچیدگی مدل‌هاست. در تئوری یادگیری ماشین کوانتومی، مفاهیمی همچون ظرفیت مدل کوانتومی، تعریف فضاهای هیلبرت به عنوان فضای ویژگی (feature space)، و تجزیه‌وتحلیل پیچیدگی نمونه‌ای (sample complexity) با ابزارهای کوانتومی بازتعریف می‌شوند.

از جمله موضوعات مهم در این حوزه می‌توان به پرسش‌هایی نظیر “آیا مدل‌های کوانتومی می‌توانند با داده‌های کمتر نسبت به مدل‌های کلاسیک یاد بگیرند؟”، “چه نوع مزیتی از منظر سرعت یا حافظه توسط یادگیری کوانتومی فراهم می‌شود؟”، و “مرزهای نظری بین یادگیری کلاسیک و کوانتومی در چه شرایطی مشخص می‌شوند؟” اشاره کرد. تئوری یادگیری ماشین کوانتومی، پایه‌ای ضروری برای طراحی الگوریتم‌های بهینه، قابل تعمیم و مقاوم در مقابل نویز در سامانه‌های کوانتومی آینده به شمار می‌آید و پلی مهم میان فیزیک نظری، یادگیری آماری، و علوم رایانه است.

کتابخانه Cirq 

یادگیری ماشین کوانتومی با استفاده از فریم‌ورک Cirq، که توسط شرکت گوگل توسعه یافته، امکان طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کوانتومی را به‌ویژه برای سخت‌افزارهای مبتنی بر گیت‌های کوانتومی فراهم می‌کند. Cirq به پژوهشگران این امکان را می‌دهد تا مدارهای کوانتومی را با دقت بالا طراحی و آن‌ها را روی شبیه‌سازها یا پردازنده‌های کوانتومی واقعی مانند Google Sycamore اجرا کنند. در زمینه یادگیری ماشین کوانتومی، Cirq قابلیت‌هایی از جمله ساخت مدل‌های کوانتومی برای طبقه‌بندی، خوشه‌بندی یا یادگیری تقویتی را ارائه می‌دهد و به کاربران این امکان را می‌دهد که پارامترهای مدار را به‌صورت پویا آموزش دهند. ترکیب قدرت محاسبات کوانتومی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین از طریق Cirq، بستری مناسب برای پژوهش در حل مسائل پیچیده مانند بهینه‌سازی ترکیبی، تحلیل شبکه‌های پیچیده و شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی فراهم می‌سازد.

Headline of Quantum Machine Learning course

  • Machine Learning
  • Cost Functions
  • Regression
  • Classification
  • Clustering
  • Linear Regression
  • Support Vector Machine
  • K-Means
  • PCA
  • Introduction to Quantum Machine Learning
  • HHL Algorithm
  • Initializing the Registers
  • Performing Quantum Phase Estimation
  • Inverting the Eigenvalues
  • Uncomputing the Work Registers
  • Measuring the Ancilla Qubit
  • HHL Algorithm Implementation Using Cirq
  • Quantum Linear Regression
  • Quantum Swap Test Subroutine
  • Initial State
  • Hadamard Gate on the Ancilla Qubit
  • Controlled Swap Operation
  • Hadamard Gate on the Control Qubit
  • Swap Test Implementation
  • Quantum Euclidean Distance Calculation
  • Creating the Initial States Without QRAM
  • Quantum Euclidean Distance Compute Routine Implementation
  • Quantum K-Means Clustering
  • Quantum K-Means Clustering Using Cosine Distance
  • Quantum Principal Component Analysis
  • Preprocessing and Transforming the Classical Data to Quantum States
  • The Mixed Density Matrix or the Covariance Matrix Creation
  • Density Matrix as a Hamiltonian
  • Quantum Phase Estimation for Spectral Decomposition of the Unitary Operator
  • Extracting the Principal Components
  • Quantum Support Vector Machines
  • Quantum Least Square SVM
  • زبان برنامه نویسی پایتون

    Python Programming Language
  • مبانی محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی

    Quantum Computing and Quantum Machine Learning
  • کتابخانه Cirq

    Quantum Computing Toolbox in Python

ضمانت بازگشت وجه ۷ روزه بدون ریسک

در صورت عدم تطابق دوره با سرفصل‌ها، وجه پرداختی شما را بازگشت خواهیم داد.

برچسب: QML quantum learning quantum programming برنامه نویسی کوانتومی مهندسی کوانتومی هوش مصنوعی کوانتومی یادگیری ماشین کوانتومی

دوره های مرتبط

پیاده سازی الگوریتم های کوانتومی

در پکیج آموزشی، برنامه نویسی کوانتومی را به همراه پیش نیاز هایی که دارد، یاد خواهید گرفت

یادگیری ماشین

در پکیج آموزشی، یادگیری ماشین را به همراه پیش نیاز هایی که دارد، یاد خواهید گرفت

یادگیری عمیق و شبکه های عصبی

Deep Learning and Neural Networks در دوره یادگیری عمیق و شبکه های عصبی چه آموزش داده می شود؟ دوره یادگیری…

برنامه نویسی کوانتومی

در پکیج آموزشی، برنامه نویسی کوانتومی را به همراه پیش نیاز هایی که دارد، یاد خواهید گرفت

نظرات

لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

قیمت :

140,000 تومان

امتیاز
0 از 0 رأی
140,000 تومان
تعداد دانشجو : 0
نوع دوره: آفلاین
سطح دوره: مقدماتی
15 ساعت
روش دریافت: Spot Player
3.96k بازدید 0 دیدگاه
علیرضا کرم زاده
دانشگاه شهید بهشتی تهران

علیرضا کرم زاده
پوریا خلیلیان
پژوهشگر سیستم های پیچیده و هوش مصنوعی

دسته: مهندسی کوانتومی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین
تمام حقوق برای تیم مهندسی کورپی محفوظ است.

ورود

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

هنوز عضو نشده اید؟ عضویت در سایت