L'informatique quantique va révolutionner le secteur industriel. Spécialisez-vous dans ce secteur en constante évolution pour réussir”

Une formation et une spécialisation en Informatique Quantique est un pari gagnant. Aujourd'hui, ça l'est déja et le deviendra sans doute encore plus à l’avenir. La théorie quantique peut être appliquée à diverses sciences et facteurs, tels que l'Intelligence Artificielle, la Cryptographie, la Cybersécurité, l'apprentissage automatique, la Blockchain, la correction d'erreurs, IoT, la Biotechnologie, la Médecine, entre autres domaines.

Un domaine clé dans lequel l'Informatique Quantique s'avère la plus efficace est celui du Machine Learning. Ce Certificat montre son application à des problèmes proactifs, prédictifs et prescriptifs réels. Les étudiants qui acquièrent des connaissances en technologies quantiques, seront les leaders de la programmation de demain.

En seulement 6 semaines, les étudiants se pencheront sur le champ d'application de l'informatique quantique, comprendront les bénéfices qu'elle offre, se positionneront à l'avant-garde technologique et seront en mesure de mener des projets ambitieux dans le présent et dans l'avenir. De plus, ils disposeront de la meilleure méthodologie d'étude 100% en ligne, ce qui évite d'assister aux cours en présentiel ou de respecter un emploi du temps fixe.

L'obtention de ce Certificat placera les professionnels de l'ingénierie et de l'industrie 4.0 à la pointe des dernières évolutions du secteur”

Ce Certificat en Informatique Quantique contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Informatique Quantique
• Des contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où le processus d’auto-évaluation est utilisé pour améliorer l’apprentissage
• Les méthodologies innovantes
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une simple connexion à internet

Vous êtes confronté à un marché émergent et complexe, et l'obtention de connaissances et de conseils appropriés vous offriront un avantage concurrentiel sur le marché du travail”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage Par les Problèmes, grâce auquel le médecin devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts dans ce domaine.

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Le programme proposé par cette formation couvre une large perspective de l'Informatique Quantique des dernières années, qui a connu une évolution rapide, tant sur le plan théorique que pratique, laissant espérer un impact potentiel sur des applications réelles. Ce Certificat offre un aperçu théorique et pratique approfondi de la conception, du développement et des applications de l'apprentissage automatique quantique.

Ce Certificat vous fournira les concepts et les outils dont vous avez besoin pour vous lancer dans cette technologie passionnante”

Module 1. Quantum Computing. Un nouveau modèle d'informatique

1.1. L'informatique quantique

1.1.1. Différences avec l'informatique classique
1.1.2. La nécessité de l'informatique quantique
1.1.3. Ordinateurs quantiques disponibles: nature et technologie

1.2. Applications de l'informatique quantique

1.2.1. Applications de l'informatique quantique par rapport à l'informatique classique
1.2.2. contexte d'utilisation
1.2.3. Application dans des cas réels

1.3. Fondements mathématiques de l'informatique quantique

1.3.1. Complexité informatique
1.3.2. Expérience de la double fente Particules et ondes
1.3.3. Enchevêtrement

1.4. Fondements géométriques de l'informatique quantique

1.4.1. Qubit et espace de Hilbert bidimensionnel complexe
1.4.2. Formalisme Général de Dirac
1.4.3. États N-Qubits et espace de Hilbert de dimension 2n

1.5. Fondements mathématiques de l'Algèbre Linéaire

1.5.1. Le produit intérieur
1.5.2. Opérateurs hermitiens
1.5.3. Eigenvalues et Eigenvectors

1.6. Circuits quantiques

1.6.1. États de Bell et matrices de Pauli
1.6.2. Portes logiques quantiques
1.6.3. Portes de contrôle quantiques

1.7. Algorithmes quantiques

1.7.1. Portes quantiques réversibles
1.7.2. Transformée de Fourier quantique
1.7.3. Téléportation quantique

1.8. Algorithmes démontrant la suprématie quantique

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

1.9. Programmation informatique quantique

1.9.1. Mon premier programme en Qiskit (IBM)
1.9.2. Mon premier programme en Ocean (Dwave)
1.9.3. Mon premier programme dans Cirq (Google)

1.10. Application aux ordinateurs quantiques

1.10.1. Création de Portes Logiques

1.10.1.1 Création d'un "additionneur" numérique quantique

1.10.2. Création de jeux quantiques
1.10.3. Communication d'une clé secrète entre Bob et Alice

Module 2. Quantum Machine Learning. L'intelligence artificielle du futur

2.1. Algorithmes classiques de Machine Learning

2.1.1. Modèles descriptifs, prédictifs, proactifs et prescriptifs
2.1.2. Modèles supervisés et non supervisés
2.1.3. Réduction des caractéristiques, ACP, matrice de covariance, SVM, réseaux neuronaux
2.1.4. Optimisation en ML: Descente de Gradient

2.2. Algoritmos de Deep Learning classiques

2.2.1. Réseaux Boltzmann La Revolution en Machine Learning
2.2.2. Modèles de Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Modèles Encoder-Decoder
2.2.4. Modèles d'Analyse des Signaux Analyse de Fourier

2.3. Classificateurs quantiques

2.3.1. Génération d'un classificateur quantique
2.3.2. Codage de l'amplitude des données dans les états quantiques
2.3.3. Codage de la phase/de l'angle des données dans les états quantiques
2.3.4. Codification de haut niveau

2.4. Algorithmes d'Optimisation

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. Algorithmes d'Optimisation Exemples

2.5.1. PCA avec circuits quantiques
2.5.2. Optimisation des paquets de stock
2.5.3. Optimisation des itinéraires logistiques

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Classification basée sur le Quantum Kernel
2.6.4. Clustering basé SUR Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Réseaux neuronaux classiques et "Perceptron"
2.7.2. Réseaux neuronaux quantiques et "Perceptron"
2.7.3. Réseaux neuronaux convolutionnels quantiques

2.8. Algorithmes avancés 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. Expérimentation avec VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Expérimentation avec Quantum Neural Networks
2.9.3. Expérimentation avec qGANS

2.10. Informatique quantique et Intelligence Artificielle

2.10.1. Capacité Quantique dans les Modèles ML
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. L'avenir de l'Intelligence Artificielle Quantique

Grâce à l'approche professionnelle de ce Certificat, vous pourrez mettre en pratique les connaissances acquises dans une entreprise”