Aceleración Cuántica Práctica para HPC y AI

Resumen

Programa de estudio

• Introducción a la Computación Cuántica
Visión general de los principios de la computación cuántica
Qubits (bits cuánticos) vs. bits clásicos
Tipos de computación cuántica: fotónica, superconductora, de iones atrapados, etc.
• Computación Cuántica Fotónica
Fundamentos de la tecnología cuántica fotónica
Ventajas y desafíos de la fotónica en la computación cuántica
Principales actores y tecnologías actuales
• Aceleración Cuántica para la Computación de Alto Rendimiento (HPC)
Identificación de cargas de trabajo compatibles con HPC
Aceleraciones cuánticas: teoría vs. práctica
Estudios de caso: aplicaciones HPC mejoradas con cuántica
• Aceleración Cuántica para la Inteligencia Artificial (IA)
Conceptos de aprendizaje automático cuántico
Algoritmos cuánticos para IA: ejemplos y beneficios
Comparativas: soluciones de IA clásica y cuántica
• Aplicaciones Prácticas y Casos de Uso
Computación cuántica en análisis de datos
Implementaciones reales de IA cuántica
Oportunidades emergetes e industrias
• Aprovechamiento de la Computación Cuántica en Infraestructuras Existentes
Estrategias de integración para sistemas cuánticos y clásicos
Computación cuántica basada en la nube: servicios y plataformas
Herramientas y bibliotecas para el desarrollo cuántico
• Desafíos y Direcciones Futuras
Superando las limitaciones actuales de la computación cuántica
Tendencias futuras y predicciones para la cuántica en HPC e IA
Preparación para algoritmos y seguridad a prueba de cuántica
• Talleres y Ejercicios Prácticos
Diseño y simulación de circuitos cuánticos
Construcción y ejecución de algoritmos cuánticos en plataformas fotónicas
Proyectos colaborativos: casos de uso cuánticos de la vida real
• Conclusión y Revisión del Curso
Resumen de conceptos y tecnologías clave
Sesión de preguntas y respuestas y recursos adicionales
Guía para el aprendizaje continuo en los campos de la cuántica y la IA

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Asignaturas

Ciencias de la Computación