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

[Sky90]

QC101 Quantum Computing & Intro to Quantum Machine Learning [Udemy] [Kumaresan Ramanathan] [ENG-RUS]
QC101 Квантовые вычисления и введение в квантовое машинное обучение [Udemy] [Кумаресан Раманатан] [Русский транскрипт + Русская аудио дорожка, машинный перевод]

Математическое введение в квантовые вычисления, криптографию и квантовое машинное обучение. Код на Python, Q# и Qiskit

Описание:
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!

АННОТАЦИЯ КУРСА

Мы начнем с изучения основ математики. Возможно, вы забыли математику, которую изучали в средней школе. Я рассмотрю линейную алгебру, вероятность, булеву алгебру и комплексные числа.

Квантовая физика обычно считается неприступной, потому что она имеет дело с поведением чрезвычайно крошечных частиц. Но в этом курсе я объясню квантовую физику через поведение поляризованного света. Свет - это повседневное явление, и вы сможете легко понять его.

Далее мы узнаем о квантовой криптографии. Квантовая криптография доказательно невзламываема. Я объясню квантовый протокол BB84 для безопасного обмена ключами.

Затем мы узнаем о строительных блоках квантовых программ, которыми являются квантовые ворота.

Чтобы понять, как работают квантовые ворота, мы подробно изучим квантовую суперпозицию и квантовую запутанность.

Мы применим полученные знания на практике, создавая квантовые схемы с помощью Microsoft Q# (QSharp) и IBM Qiskit. Для тех из вас, кто не знаком с языком программирования Python, я вкратце расскажу, что вам нужно знать.

Мы начнем с простых схем, а затем перейдем к полной реализации протокола квантовой криптографии BB84 в Qiskit.

Мы узнаем, как использовать в Qiskit реализацию алгоритма Шора для факторизации больших чисел.

Убийственным приложением для квантовых вычислений является квантовое машинное обучение.

Чтобы понять квантовое машинное обучение, мы должны сначала узнать, как работает классическое машинное обучение. Я даю краткое введение в классическое машинное обучение и нейронные сети (глубокое обучение).

Наконец, мы обучим квантовую вспомогательную векторную машину на реальных данных и будем использовать ее для прогнозирования.

Для лучшего усвоения материала откройте панель транскриптов.

Вы увидите небольшую кнопку "транскрипт" в правом нижнем углу видеоплеера на сайте Udemy. Если вы нажмете на эту кнопку, появится расшифровка дикторского текста. Транскрипты всех видеоматериалов были отредактированы вручную для обеспечения точности. Открытие панели расшифровки поможет вам лучше понять концепции.

Если вы пропустили какую-то важную концепцию, вы можете нажать на текст на панели расшифровки, чтобы вернуться непосредственно к той части, которую вы хотите повторить. И наоборот, если вы уже поняли излагаемую концепцию, вы можете нажать на текст на панели расшифровки, чтобы перейти вперед в видео.

Записывайтесь сегодня и присоединяйтесь к квантовой революции!

Чему вы научитесь:

• Использовать квантовую криптографию для безопасного общения
• Разрабатывать, моделировать и отлаживать квантовые программы на IBM Qiskit и Microsoft Q#
• Запускать квантовые программы на реальном квантовом компьютере с помощью IBM Quantum Experience
• Использовать нотацию Дирака и модели квантовой физики для анализа квантовых схем
• Обучать квантовую машину опорных векторов (квантовое машинное обучение) на реальных данных и использовать ее для составления прогнозов
• Изучайте науку о данных и то, как квантовые вычисления могут помочь в искусственном интеллекте / машинном обучении
• Узнайте, почему машинное обучение станет "убийственным" приложением для квантовых вычислений.

Подробная информация:
Продающая страница:

Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт для просмотра данного контента на bazakursov.net

Продолжительность: 12 ч.
Язык: Английский + Английские субтитры.
Бонус от Организатора: Русские субтитры от google + Русские аудио дорожки машинный перевод + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами (Русская аудио дорожка + видео файл) [Premium Ai femaly voice].
*Аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов.
Преподаватель:

Я страстно желаю сделать технологию простой и понятной. Я преподавал студентам Массачусетского университета и руководил профессионалами в области программного обеспечения в компаниях Cadence Design Systems, iCOMS, Empirix, Relona и Johnson & Johnson.

Моя цель - помочь вам зарабатывать более 200 000 долларов в год в качестве специалиста по программному обеспечению. Я уделяю особое внимание преподаванию ИИ и квантовых вычислений, потому что это самые высокооплачиваемые навыки в отрасли.

Мои курсы помогают новичкам, которые имеют базовое понимание математики средней школы и кодирования. Примерно за 6 месяцев вы можете пройти несколько курсов и стать экспертом, зарабатывающим $200+ в час.

Помимо обучения техническим навыкам, я также помогаю вам развить лидерские качества. В моих курсах обсуждаются компромиссы между различными техническими решениями, и я помогаю вам принимать мудрые решения. Будучи экспертом в области программного обеспечения, вы сможете рекомендовать решения, предлагать варианты реализации и направлять разработку программного обеспечения.

Я получил диплом инженера-электрика в IIT и степень магистра в области компьютерных наук в Массачусетском университете. Я руководил командами разработчиков программного обеспечения и помогал стартапам выводить продукты на международные рынки.

Большую часть своей профессиональной жизни я прожил в Бостоне. Я люблю читать научную фантастику и экономическую теорию. Я гурман, который любит пробовать интересные рецепты и новые рестораны с друзьями и семьей.

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться