دوره بوت‌ کمپ رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی: ساخت سیستم‌های آینده‌ هوش مصنوعی

آنچه یاد خواهید گرفت: اصول هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و رایانش کوانتومی را درک کنید. یاد بگیرید کیوبیت‌ها، برهم‌نهی، درهم‌تنیدگی و دروازه‌های کوانتومی چگونه در رایانش کوانتومی کار می‌کنند. با استفاده از Python ،Qiskit ،Jupyter Notebook و شبیه‌سازهای IBM Quantum پروژه‌های عملی بسازید. مدل‌های ساده پیش‌بینی هوش مصنوعی را با استفاده از گردش‌کارهای یادگیری ماشین ایجاد و آموزش دهید. مفاهیم یادگیری ماشین کوانتومی (QML) را، از جمله سیستم‌های ترکیبی هوش مصنوعی-کوانتومی و دسته‌بندهای کوانتومی بررسی کنید. درک کنید که رایانش کوانتومی چگونه می‌تواند به بهینه‌سازی، امنیت سایبری و سیستم‌های هوشمند کمک کند. شبکه‌های عصبی کوانتومی، مدارهای واریاسیونی و نگاشت ویژگی کوانتومی را یاد بگیرید. پیش‌نیازهای دوره هیچ تجربه‌ی قبلی در رایانش کوانتومی لازم نیست - این دوره برای مبتدیان مناسب است. مهارت‌های اولیه کار با کامپیوتر و کنجکاوی درباره‌ فناوری‌های آینده برای شروع کافی است. آشنایی با Python مفید است، اما الزامی نیست؛ چون راه‌اندازی و مبانی توضیح داده می‌شوند. یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت برای نصب ابزارها و اجرای پروژه‌ها توصیه می‌شود. دانشجویان باید مایل باشند مفاهیم هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی را از طریق تمرین عملی بررسی کنند. توضیحات دوره با تسلط به هم‌گرایی قدرتمند هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی - دو حوزه از انقلابی‌ترین زمینه‌هایی که آینده‌ی محاسبات، خودکارسازی، بهینه‌سازی و سیستم‌های هوشمند را شکل می‌دهند - وارد نسل بعدی فناوری شوید. این دوره طوری طراحی شده است که دانشجویان را از مبانی سطح مبتدی به درکی عملی از این موضوع برساند که هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رایانش کوانتومی و یادگیری ماشین کوانتومی (QML) چگونه در کنار هم کار می‌کنند تا برخی از پیچیده‌ترین مسائل محاسباتی جهان را حل کنند. با اصول اصلی هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و سیستم‌های واقعی هوش مصنوعی آغاز خواهیم کرد. سپس اصول رایانش کوانتومی را بررسی می‌کنید و یاد می‌گیرید که کیوبیت‌ها، برهم‌نهی، درهم‌تنیدگی و دروازه‌های کوانتومی چگونه به‌طور اساسی با محاسبات کلاسیک تفاوت دارند. برخلاف بسیاری از دوره‌های نظری، این بوت‌کمپ تمرکز زیادی بر درک عملی و کاربردهای دنیای واقعی دارد. یاد می‌گیرید که صنایع مدرن چگونه از هوش مصنوعی کوانتومی در حوزه‌هایی مانند کشف دارو، مدل‌سازی مالی، امنیت سایبری، تشخیص تقلب، شبیه‌سازی علمی و سیستم‌های هوشمند بهینه‌سازی استفاده می‌کنند. این دوره همچنین مفاهیم پیشرفته‌ای را معرفی می‌کند، از جمله: الگوریتم‌های کوانتومی مدارهای کوانتومی واریاسیونی شبکه‌های عصبی کوانتومی سیستم‌های ترکیبی هوش مصنوعی-کوانتومی نگاشت ویژگی کوانتومی بهینه‌سازی کوانتومی رمزنگاری پساکوانتومی عامل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های هوشمند خودمختار با ابزارهایی مانند Python ،Jupyter Notebook ،Qiskit و IBM Quantum Simulators کار خواهید کرد تا پروژه‌های کوچک و عملی بسازید، از جمله: یک مولد اعداد تصادفی کوانتومی یک مدل پیش‌بینی هوش مصنوعی یک دسته‌بند ترکیبی هوش مصنوعی-کوانتومی یک دموی بهینه‌سازی کوانتومی شبیه‌سازی‌های آینده‌ی گردش‌کارهای هوش مصنوعی + کوانتوم در طول دوره، درک عمیقی از این موضوع به دست می‌آورید که چگونه معماری‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک در حال تبدیل شدن به مدل غالب برای سیستم‌های محاسباتی نسل بعد هستند. این دوره برای افراد زیر مناسب است: دانشجویانی که درباره‌ی آینده‌ی محاسبات کنجکاو هستند. علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توسعه‌دهندگانی که رایانش کوانتومی را بررسی می‌کنند. پژوهشگران و مهندسانی که وارد حوزه‌ی هوش مصنوعی کوانتومی می‌شوند. متخصصان فناوری که برای روندهای آینده‌ی صنعت آماده می‌شوند. در پایان این دوره، نه‌تنها نظریه‌ی پشت هوش مصنوعی + رایانش کوانتومی را درک خواهید کرد، بلکه خواهید دانست که سیستم‌های هوشمند آینده چگونه ممکن است با استفاده از بهینه‌سازی تقویت‌شده با کوانتوم، عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار و معماری‌های محاسباتی نسل بعد عمل کنند. اگر می‌خواهید بدانید آینده‌ی فناوری به کدام سمت می‌رود - و مهارت‌های اساسی را در یکی از سریع‌ترین حوزه‌های نوظهور یاد بگیرید - این دوره دروازه‌ی ورود شما به دنیای هوش مصنوعی کوانتومی است. این دوره برای چه کسانی مناسب است؟ مبتدیانی که درباره‌ی هوش مصنوعی، رایانش کوانتومی و فناوری‌های آینده کنجکاو هستند. دانشجویان و متخصصانی که می‌خواهند درک کنند هوش مصنوعی + رایانش کوانتومی چگونه در سیستم‌های واقعی با هم کار می‌کنند. علاقه‌مندان به هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده که آینده‌ی محاسبات هوشمند را بررسی می‌کنند. توسعه‌دهندگان و مهندسانی که به یادگیری یادگیری ماشین کوانتومی (QML) و گردش‌کارهای ترکیبی هوش مصنوعی-کوانتومی علاقه‌مند هستند.