Quienes adquieran conocimientos en este momento en tecnologías cuánticas serán los líderes de la programación en un futuro a corto plazo”

##El/La## Computación Cuántica ha avanzado rápidamente tanto en la teoría como en la práctica en los últimos años y con ella, la esperanza del impacto potencial en aplicaciones reales. Las computadoras cuánticas son capaces de resolver naturalmente ciertos problemas con correlaciones complejas entre entradas que pueden ser increíblemente difíciles para las computadoras tradicionales. Este Diplomado analiza en qué situaciones se podría lograr tal “ventaja cuántica”, en el contexto de la analítica avanzada y la inteligencia artificial.

Los modelos de aprendizaje desarrollados en computadoras cuánticas son mucho más potentes para aplicaciones en las la búsqueda de una solución óptima, tanto a nivel de la mejor selección de los hiperparámetros en los algoritmos de aprendizaje automática, como en los casos de optimización de escenarios. Esto es porque permiten una computación mucho más rápida, mejor generalización con menos datos o ambas cosas. Los informáticos que adquieran conocimientos en este momento, en tecnologías cuánticas, serán los líderes de la programación en un futuro a corto plazo.

Además, el alumnado dispone de la mejor metodología de estudio 100% online, lo que elimina la necesidad de asistir presencialmente a clases o tener que exigir un horario predeterminado. De esta manera, en tan solo 6 semanas profundizará en el ámbito de aplicación de la Computación Cuántica, entendiendo las ventajas competitivas que aportan, por lo que se posicionará en la vanguardia tecnológica y podrá liderar proyectos ambiciosos en el presente y en el futuro.

Se está experimentando una revolución tecnológica histórica asociada al desarrollo de las nuevas plataformas cuánticas”

Este Diplomado en Computación Cuántica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Computación Cuántica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Los sensores y actuadores cuánticos permitirán a los informáticos navegar en el mundo de la nanoescala con notable precisión y sensibilidad”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá a los profesionales un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual los profesionalers deberán tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contarán con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.s.

La revolución cuántica ya está en marcha, y las posibilidades que tienes por delante son ilimitadas"

Determina los principales operadores cuánticos y desarrolla circuitos operativos"

Se ha establecido un plan de estudios que ofrece una amplia perspectiva en Computación Cuántica, una tecnología que ha avanzado rápidamente tanto en la teoría como en la práctica en los últimos años y con ella, la esperanza del impacto potencial en aplicaciones reales. Este Diplomado profundiza, tanto a nivel teórico como a nivel práctico, en la concepción, desarrollo y aplicaciones, centrándose en el aprendizaje automático cuántico.

Profundiza en la concepción, desarrollo y aplicaciones de la Computación Cuántica, centrándote en el aprendizaje automático cuántico"

Módulo 1. Quantum computing. Un nuevo modelo de computación

1.1. Computación Cuántica

1.1.1. Diferencias con la Computación Clásica
1.1.2. Necesidad de la Computación Cuántica
1.1.3. Ordenadores Cuánticos disponibles: naturaleza y tecnología

1.2. Aplicaciones de la Computación Cuántica

1.2.1. Aplicaciones de la computación cuántica frente a computación clásica
1.2.2. Contextos de uso
1.2.3. Aplicación en casos reales

1.3. Fundamentos Matemáticos de la computación cuántica

1.3.1. Complejidad computacional
1.3.2. Experimento de doble rendija. Partículas y ondas
1.3.3. El entrelazamiento

1.4. Fundamentos Geométricos de la Computación Cuántica

1.4.1. Qubit y espacio de Hilbert Bidimensional complejo
1.4.2. Formalismo General de Dirac
1.4.3. Estados de N-Qubits y espacio de Hilbert de dimensión 2n

1.5. Fundamentos Matemáticos Álgebra Lineal

1.5.1. El producto interno
1.5.2. Operadores hermitianos
1.5.3. Eigenvalues y Eigenvectors

1.6. Circuitos Cuánticos

1.6.1. Los estados de Bell y las matrices de Pauli
1.6.2. Puertas lógicas cuánticas
1.6.3. Puertas de control cuánticas

1.7. Algoritmos Cuánticos

1.7.1. Puertas cuánticas reversibles
1.7.2. Transformada de Fourier Cuántica
1.7.3. Teleportación Cuántica

1.8. Algoritmos que demuestran la Supremacía Cuántica

1.8.1. Algoritmo de Deutsch
1.8.2. Algoritmo de Shor
1.8.3. Algoritmo de Grover

1.9. Programación de Computadores Cuánticos

1.9.1. Mi primer programa en Qiskit (IBM)
1.9.2. Mi primer programa en Ocean (Dwave)
1.9.3. Mi primer programa en Cirq (Google)

1.10. Aplicación sobre Computadores Cuánticos

1.10.1. Creación de Puertas Lógicas

1.10.1.1. Creación de una Sumadora Digital Cuántica

1.10.2. Creación de Juegos Cuánticos
1.10.3. Comunicación secreta de claves entre Bob y Alice

Módulo 2. Quantum Machine Learning. La Inteligencia Artificial (I.A) del futuro

2.1. Algoritmos de Machine Learning Clásicos

2.1.1. Modelos descriptivos, predictivos, proactivos y prescriptivos
2.1.2. Modelos Supervisados y No Supervisados
2.1.3. Reducción de características, PCA, Matriz de Covarianza, SVM, Redes neuronales
2.1.4. La optimización en ML: El Descenso del Gradiente

2.2. Algoritmos de Deep Learning Clásicos

2.2.1. Redes de Boltzmann. La Revolución en Machine Learning
2.2.2. Modelos de Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Modelos Encoder-Decoder
2.2.4. Modelos de Análisis de Señales. Análisis de Fourier

2.3. Clasificadores Cuánticos

2.3.1. Generación de un clasificador cuántico
2.3.2. Codificación de los datos en estados cuánticos por amplitud
2.3.3. Codificación de los datos en estados cuánticos por fase/ángulo
2.3.4. Codificación de alto nivel

2.4. Algoritmos de Optimización

2.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
2.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
2.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

2.5. Algoritmos de Optimización. Ejemplos

2.5.1. PCA con circuitos cuánticos
2.5.2. Optimización de paquetes de valores bursátiles
2.5.3. Optimización de rutas logísticas

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational quantum classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Clasificación basada en Quantum Kernel
2.6.4. Clustering basados en Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Redes Neuronales Clásicas y el Perceptrón
2.7.2. Redes Neuronales Cuánticas y el Perceptrón
2.7.3. Redes Neuronales Convolucionales Cuánticas

2.8. Algoritmos Avanzados de Deep Learning (DL)

2.8.1. Quantum Boltzmann Machines
2.8.2. General Adversarial Networks
2.8.3. Quantum Fourier transformation, quantum phase estimation and quantum matrix

2.9. Machine Learning. Use Case

2.9.1. Experimentación con VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Experimentación con Quantum Neural Networks
2.9.3. Experimentación con GANs

2.10. Computación Cuántica y la Inteligencia Artificial

2.10.1. Capacidad Cuántica en Modelos de ML
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. El futuro de la Inteligencia Artificial Cuántica

Los algoritmos cuánticos están ya cambiando el mundo de la computación. Realiza un análisis teórico-práctico de ellos”