[Udemy] QC101 Квантовые вычисления и введение в квантовое машинное обучение (Кумаресан Раманатан)

Добро пожаловать на самый популярный курс по квантовым вычислениям на Udemy!
Квантовые вычисления — это следующая волна в индустрии программного обеспечения. Квантовые компьютеры экспоненциально быстрее классических компьютеров сегодняшнего дня. Проблемы, которые считались слишком сложными для решения компьютерами, такие как моделирование сворачивания белков в биологических системах и взлом шифрования RSA, теперь возможны с помощью квантовых компьютеров.
Насколько быстры квантовые компьютеры? 64-битный квантовый компьютер может обрабатывать 36 миллиардов миллиардов байт информации на каждом шаге вычислений. Сравните это с 8 байтами, которые может обработать ваш домашний компьютер на каждом шаге вычислений!
Такие компании, как Google, Intel, IBM и Microsoft, вкладывают миллиарды в создание квантовых компьютеров. Если вы освоите квантовые вычисления сейчас, вы будете готовы получить прибыль от этой технологической революции.
Этот курс обучает квантовым вычислениям с нуля. Единственная подготовка, которая вам потребуется, это математика и физика на уровне 12 класса средней школы.
ВАЖНО: Вы должны любить физику и математику, чтобы получить максимальную
пользу от этого курса. Этот курс в первую очередь посвящен анализу поведения квантовых схем с помощью математики и квантовой физики. Хотя здесь объясняется все, что вам нужно знать, помимо наук 12-го класса средней школы, вы должны знать, что квантовая физика — чрезвычайно сложный предмет. Возможно, вам часто придется останавливать видео и повторять урок, чтобы понять его.
КВАНТОВОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Похоже, что убийственным приложением для квантовых вычислений станет машинное обучение и искусственный интеллект.
Квантовые алгоритмы машинного обучения позволяют значительно ускорить процесс обучения. Это ускорение может привести к более точным прогнозам.
В то время как понимание квантовых алгоритмов требует владения сложной математикой, использование квантового машинного обучения относительно просто. Qiskit заключает алгоритмы машинного обучения в API, который имитирует популярный набор инструментов машинного обучения Scikit-Learn. Таким образом, вы можете использовать квантовое машинное обучение почти так же легко, как и традиционное ML!
Квантовое машинное обучение может применяться в бэкенде для обучения моделей, и эти обученные модели могут использоваться в потребительских гаджетах. Это означает, что квантовое машинное обучение может улучшить вашу повседневную жизнь, даже если квантовые компьютеры останутся дорогими!