Открытый курс квантового машинного обучения qmlcourse

Этот курс позволит вам погрузиться в удивительный мир квантового машинного обучения! Курс максимально ориентирован на практику, на методы, которые работают уже сегодня, в NISQ-эпоху (Noisy Intermediate-Scale Quantum), когда кубитов мало и они не идеальны.

quantum computingmachine learmingquantum machine learmingpennylaneDomain level

Курс разделен на логические блоки, каждый из которых содержит лекции разных уровней сложности:
СИНИЙ – вводные блоки, охватывающие необходимые знания для остальной части курса
ЗЕЛЕНЫЙ – лекции «основного» блока курса
ЖЕЛТЫЙ – лекции, глубже раскрывающие темы блоков
КРАСНЫЙ – лекции про физику и математику, которая стоит за всем этим
БЕЛЫЙ – карьера в области квантовых вычислений и квантового машинного обучения

Почему именно этот курс?

Наш курс отличается от других курсов по квантовым вычислениям:

  • он адаптивный и содержит лекции разных уровней сложности и глубины
  • он практический, а все объяснения подкрепляются кодом
  • он про реальные методы, которые будут актуальны ближайшие 10-15 лет

Основатель курса Семён Синченко:

Я очень люблю квантовые технологии и являюсь их большим энтузиастом. При этом моя основная работа связана с машинным обучением, поэтому идею сделать курс по QML я вынашивал очень давно. В сообществе ODS мне удалось найти единомышленников, и вместе мы подготовили для вас набор лекций и домашних заданий, которые проведут вас через удивительный мир кубитов, гейтов и квантовых нейросетей. Мы очень хотели сделать курс одновременно простым и понятным, но также строгим и глубоким с технической точки зрения и, надеюсь, у нас это получилось. В основном мы будем обсуждать темы, которые будут перспективны в ближайшие годы, а также максимально ориентироваться на практической стороне вопроса. Я лично верю, что квантовые технологии по мере их развития произведут не меньшую революцию, чем, например, распространение вычислений на видеокартах, а также позволят по-другому подойти к задачам, которые мы раньше не умели решать . Надеюсь, что после прохождения этого курса поверите и вы! В любом случае, я уверен, что тема QML и квантовых вычислений как минимум стоит того, чтобы с ней познакомиться. Надеюсь, что вам будет интересно!

Как проходить этот курс?

Рекомендуется проходить курс в том порядке, который обозначен на схеме. У курса есть пререквизиты – программирование на Python, основы линейной алгебры и машинного обучения, советуем с ними ознакомиться и (опционально) проверить себя с помощью входного теста

Курс обсуждается в Slack ODS.ai в канале #quantum_computing. Каждую неделю вас ожидают новые лекции и тесты по материалам лекций. Также, для дополнительно мотивации, в течение курса будет поддерживаться лидерборд.

Как можно помочь?

Помочь можно словом и делом. Если знаете людей, интересующихся квантовыми вычислениями – замолвите словечко. Курс разрабатывается сообществом OpenDataScience, такими же «больными», как и организаторы (@sem @yorko @vtrohimenko). Если горите желанием в чем-то помочь, то создавайте Issue, а лучше сразу Pull Request в репозитории курса (Contributing guide).

Желаем успехов!

Track program

Related Tracks

Quantum Computing

Quantum Computing

752+21