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Sumérgete en el fascinante mundo del Curso Quantum Machine Learning y prepárate para estar a la vanguardia de la tecnología. En un momento en el que la computación cuántica está revolucionando el sector tecnológico, la demanda de profesionales capacitados en Quantum Machine Learning (QML) no deja de crecer. Este curso te ofrece una comprensión profunda de los fundamentos de la mecánica cuántica y el aprendizaje automático, combinando ambos campos para abrir nuevas posibilidades en la inteligencia artificial. Aprenderás a utilizar herramientas como Qiskit y a diseñar circuitos cuánticos, explorando algoritmos cuánticos para el aprendizaje supervisado y no supervisado. Al completar este curso, serás capaz de enfrentar los retos actuales y futuros del QML.
Universidades colaboradoras
Para qué te prepara
Este Curso Quantum Machine Learning te prepara para integrar los principios de la mecánica cuántica con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, permitiéndote manejar herramientas como Qiskit y comprender circuitos cuánticos. Aprenderás a codificar datos clásicos en estados cuánticos y a implementar modelos cuánticos parametrizados. Podrás desarrollar algoritmos cuánticos aplicados a problemas reales de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Objetivos
- Comprender los conceptos básicos de la computación cuántica y el aprendizaje automático.
- Explorar la implementación de circuitos cuánticos utilizando Qiskit.
- Analizar los fundamentos del aprendizaje automático clásico.
- Codificar datos clásicos en estados cuánticos de manera efectiva.
- Diseñar modelos cuánticos parametrizados y Variational Quantum Circuits.
- Aplicar algoritmos cuánticos para el aprendizaje supervisado y no supervisado.
A quién va dirigido
El Curso Quantum Machine Learning está dirigido a profesionales y graduados del sector tecnológico y científico que deseen profundizar en la computación cuántica y su aplicación en el aprendizaje automático. Ideal para quienes buscan entender fundamentos como los circuitos cuánticos y Qiskit, así como explorar algoritmos cuánticos en contextos.
Salidas Profesionales
Las principales salidas profesionales del Curso Quantum Machine Learning son centradas en áreas como desarrollo de algoritmos cuánticos en empresas tecnológicas avanzadas, ciencia de datos especializada en Quantum Machine Learning, investigación en centros de innovación cuántica, o consultoría en implementación de soluciones cuánticas para la industria, entre otras.
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNDAMENTOS DE LA MECÁNICA CUÁNTICA PARA COMPUTACIÓN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LOS CIRCUITOS CUÁNTICOS Y QISKIT
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CLÁSICO
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL QUANTUM MACHINE LEARNING (QML)
UNIDAD DIDÁCTICA 6. CODIFICACIÓN DE DATOS CLÁSICOS EN ESTADOS CUÁNTICOS
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELOS CUÁNTICOS PARAMETRIZADOS Y VARIATIONAL QUANTUM CIRCUITS (VQCS)
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ALGORITMOS CUÁNTICOS PARA APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
UNIDAD DIDÁCTICA 9. IMPLEMENTACIÓN PRÁCTICA Y CASOS DE ESTUDIO EN QML
UNIDAD DIDÁCTICA 10. RETOS, TENDENCIAS Y FUTURO DEL QUANTUM MACHINE LEARNING
Titulación
Claustro
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