Kvantmaskininlärning

Kursen behandlar följande ämnen:

• Introduktion till kvantberäkning och maskininlärning; inklusive tillståndsvektorer, Hilbertrum, kvanttillstånd, kvantsammanflätning och superposition, kvantgrindar och kvantkretsar.
• Grunderna i kvantmaskininlärning (QML); inklusive representation av klassiska data om kvantsystem, kodning och inbäddning av kvantdata, representation av kvantdata och kvantfunktionskartor.
• Kvantalgoritmer för maskininlärning; kvantklassificerare, kvantkärnmetoder och kvantklustring.
• Kvantvariationskretsar, kvantneurala nätverk (QNN), kvantfaltningsneurala nätverk (QCNN), kvantfedererad inlärning (QFL), kvantförstärkningsinlärning (QFL), kvantmultimodal inlärning.
• Utmaningar och framtida forskningsinriktningar inom QML.
• Tillämpningar av QML inom naturlig språkbehandling, datorseende, sjukvård, läkemedelsdesign, transport och intrångsdetektering.