L'informatica quantistica rivoluzionerà il settore industriale. Specializzati in questo settore in continua evoluzione e raggiungi il successo"

Prepararsi e specializzarsi nell'informatica quantistica è una scommessa vincente. Lo è oggi e senza dubbio lo sarà ancora di più in futuro. La teoria quantistica può essere applicata a diverse scienze e fattori, come l'intelligenza artificiale, la crittografia, la sicurezza informatica, l'apprendimento automatico, la Blockchain, la correzione degli errori, l’IoT, la biotecnologia, la medicina e altri settori.

Un'area di interesse fondamentale, in cui l'informatica quantistica si sta dimostrando più efficiente, è quella del Machine Learning. Questo corso universitario mostra l'applicazione in problemi reali di tipo proattivo, predittivo e prescrittivo. Gli studenti che acquisiscono conoscenze ora, nelle tecnologie quantistiche, saranno i leader della programmazione nel prossimo futuro. 

Nel corso di 6 settimane, gli studenti approfondiranno il campo di applicazione dell’Informatica Quantistica, comprendendo i vantaggi industriali che ne derivano, in modo da posizionarsi all'avanguardia tecnologica e poter guidare progetti ambiziosi nel presente e nel futuro. Il programma dispone della migliore metodologia di studio 100% online, che elimina la necessità di frequentare le lezioni in presenza e di rispettare orari fissi e prestabiliti.

La realizzazione di questo corso universitario posizionerà i professionisti dell'ingegneria e dell'industria 4.0 all'avanguardia degli ultimi sviluppi del settore"

Questo corso universitario in Informatica Quantistica possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Informatica Quantistica 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Enfasi speciale sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Ti trovi di fronte a un mercato emergente dove, a causa della sua complessità e immaturità, ottenere le conoscenze e i consigli giusti ti darà un vantaggio competitivo nel mercato del lavoro"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il programma accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Prepararsi e specializzarsi nell'informatica quantistica in TECH è una scommessa vincente"

Osserverai gli ultimi sviluppi della Informatica Quantistica e li metterai in pratica"

Il corso universitario in Informatica Quantistica ha l'obiettivo di fornire una preparazione completa sulle tecniche quantistiche agli ingegneri professionisti delle Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione (TIC). Questo corso universitario mostra i vantaggi che le tecnologie quantistiche attuali e future possono apportare all'apprendimento automatico, concentrandosi su algoritmi come i modelli basati su kernel, l'ottimizzazione e le reti convoluzionali.

L'applicazione diretta delle conoscenze acquisite sull‘Informatica Quantistica in progetti reali è un valore professionale aggiunto che pochi ingegneri possono offrire”

Obiettivi generali

• Dimostrare le differenze tra l'Informatica Quantistica e l'Informatica Classica 
• Analizzare le basi matematiche dell'informatica quantistica 
• Determinare i principali operatori quantistici e sviluppare circuiti quantistici operativi 
• Analizzare i vantaggi dell'informatica quantistica in esempi di risoluzione di problemi di "tipo" quantistico 
• Sviluppare e dimostrare i vantaggi del calcolo quantistico nella risoluzione di esempi applicativi (giochi, esempi, programmi) 
• Dimostrare i diversi tipi di progetti realizzabili con le tecniche di Machine Learning classiche e lo stato dell'arte dell'Informatica Quantistica 
• Sviluppare i concetti fondamentali degli stati quantistici come generalizzazione delle distribuzioni di probabilità classiche, e quindi essere in grado di descrivere sistemi quantistici di molti stati 
• Analizzare come codificare l'informazione classica nei sistemi quantistici
• Determinare il concetto di "metodi kernel", comuni negli algoritmi classici di Machine Learning 
• Sviluppare e implementare algoritmi di apprendimento per modelli ML classici in modelli quantistici, come PCA, SVM, reti neurali, ecc
• Implementare algoritmi di apprendimento di modelli DL in modelli quantistici, come i GANs 

Obiettivi specifici

• Analizzare la necessità dell'informatica quantistica e identificare i diversi tipi di computer quantistici attualmente disponibili
• Specificare i fondamenti dell'informatica quantistica e le sue caratteristiche
• Esaminare le applicazioni dell'informatica quantistica, i vantaggi e gli svantaggi
• Determinare i fondamenti di base degli algoritmi quantistici e della loro matematica interna
• Esaminare lo spazio di Hilbert a 2n dimensioni, gli stati di n-Qubit, le porte quantistiche e la loro reversibilità
• Dimostrare il teletrasporto quantistico
• Analizzare l'algoritmo di Deutsch, l'algoritmo di Shor e l'algoritmo di Grover
• Sviluppare esempi di applicazioni con algoritmi quantistici
• Analizzare i paradigmi di calcolo quantistico rilevanti per l'apprendimento automatico
• Esaminare i vari algoritmi di ML disponibili nel calcolo quantistico, sia supervisionati che non supervisionati
• Determinare i vari algoritmi di DL disponibili nel calcolo quantistico
• Basare l'utilizzo della trasformata di Fourier quantistica sull'integrazione degli indicatori per i modelli quantistici ML e per la selezione delle caratteristiche
• Sviluppare algoritmi quantistici puri per la risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Generare conoscenze specialistiche sugli algoritmi ibridi (informatica quantistica e informatica classica) per la risoluzione di problemi di apprendimento
• Implementazione di algoritmi di apprendimento su computer quantistici
• Stabilire lo stato attuale di QML e il suo futuro immediato

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professio nalmente"