Ce que vous devez savoir avant
de commencer

Débute 1 July 2025 15:21

Se termine 1 July 2025

00 Jours
00 Heures
00 Minutes
00 Secondes
course image

Introduction à l'apprentissage profond quantique

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.
EuroPython Conference via YouTube

EuroPython Conference

2765 Cours


43 minutes

Mise à niveau optionnelle disponible

Not Specified

Progressez à votre rythme

Conference Talk

Mise à niveau optionnelle disponible

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

Sujets

Conférences