Introduction à l'apprentissage profond quantique

Aperçu

Explorez l'impact de l'informatique quantique sur l'apprentissage profond, y compris les modèles hybrides quantique-classiques, les circuits variationnels, et les applications dans l'apprentissage par renforcement et le traitement du langage naturel.

Programme

- Introduction à l'informatique quantique -- Principes de base de la mécanique quantique -- Bits quantiques (qubits) et leurs propriétés -- Portes et circuits quantiques -- Superposition et intrication quantiques - Fondamentaux de l'apprentissage profond -- Aperçu des réseaux de neurones -- Entraînement et optimisation -- Architectures courantes : CNN, RNN et Transformers - Informatique quantique pour l'apprentissage profond -- Calcul quantique vs calcul classique -- Suprématie quantique et ses implications -- Introduction aux algorithmes quantiques - Modèles hybrides quantique-classique -- Concept et portée des modèles hybrides -- Techniques pour intégrer des modèles quantiques et classiques -- Exemples d'architectures hybrides - Circuits quantiques variationnels -- Introduction aux méthodes variationnelles -- Conception de circuits quantiques variationnels -- Applications en apprentissage automatique - Apprentissage par renforcement quantique -- Principes de base de l'apprentissage par renforcement -- Approches quantiques de l'apprentissage par renforcement -- Études de cas et exemples - Traitement du langage naturel (NLP) quantique -- Introduction au traitement du langage naturel et ses défis -- Modèles NLP améliorés par le quantique -- Applications réelles et études de cas - Outils et plateformes pour l'apprentissage profond quantique -- Aperçu des plateformes d'informatique quantique (par exemple, IBM Q, Google Cirq) -- Bibliothèques logicielles et cadres -- Mise en place d’un environnement d'apprentissage profond quantique - Avenues futures et défis -- Limitations actuelles de l'apprentissage profond quantique -- Potentiels avancées et recherches en cours -- Considérations éthiques et implications - Projet et évaluation -- Projet pratique utilisant des concepts d'apprentissage profond quantique -- Lignes directrices pour la sélection et la réalisation du projet -- Critères d'évaluation et procédure de retour d'information

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