Presentación

La Computación Cuántica ha llegado para revolucionar el sector industrial. Especialízate en este sector en constante evolución y consigue el éxito”

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Capacitarse y especializarse en Computación Cuántica es una apuesta ganadora. Lo es hoy y, sin duda, lo será incluso de una forma aún más rotunda en el futuro. La teoría cuántica puede ser aplicada a diversas ciencias y factores, como la Inteligencia Artificial, la criptografía, la ciberseguridad, el aprendizaje automático, Blockchain, la corrección de errores, el IoT, biotecnología, medicina, entre otras áreas. 

Un área clave de interés y donde la computación cuántica está resultando más eficiente es en el campo del Machine Learning. Este Diplomado muestra su aplicación en problemas reales proactivos, predictivos y prescriptivos. Los alumnos que adquieran conocimientos en este momento, en tecnologías cuánticas, serán los líderes de la programación en un futuro a corto plazo. 

En el transcurso de 6 semanas, los egresados profundizarán en el ámbito de aplicación de la Computación Cuántica, entendiendo los beneficios industriales que aporta, por lo que se posicionarán en la vanguardia tecnológica y podrán liderar proyectos ambiciosos en el presente y en el futuro. Además, dispondrán 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. 

La realización de este Diplomado colocará a los profesionales de la Ingeniería y la Industria 4.0 a la vanguardia de las últimas novedades en el sector”

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 

Estás ante un mercado emergente donde, por su complejidad e inmadurez, obtener un correcto conocimiento y asesoramiento te aportará ventajas competitivas en el mercado laboral”

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 al profesional 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 el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del programa académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Capacitarse y especializarse en Computación Cuántica en TECH es una apuesta ganadora"

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Observarás los últimos avances en Computación Cuántica y los podrás poner en práctica"

Temario

El plan de estudios que ofrece esta capacitación abarca 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.

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Este Diplomado te dará los conceptos y herramientas necesarias para adentrarte en esta apasionante tecnología”

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 la 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 de 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 qGANS

2.10. Computación cuántica e 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

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A través del enfoque profesionalizante que tiene este Diplomado, podrás poner en práctica los conocimientos adquiridos en una empresa”  

Diplomado en Computación Cuántica

La computación cuántica se basa en los principios de la mecánica cuántica. Con ella, se espera que se puedan resolver problemas complejos en áreas como la criptografía, la inteligencia artificial y la simulación molecular. Aunque todavía está en desarrollo, su potencial es enorme. Al ser un ámbito complejo y en constante crecimiento, TECH Universidad Tecnológica elaboró el Diplomado en Computación Cuántica más completo y actualizado del panorama educativo. Nosotros disponemos de horarios autorregulables, contenido digital interactivo de última generación y un equipo de profesores con amplia experiencia, lo que nos convierte en una profesionalización de alta categoría, al alcance de un clic. Al avanzar en este programa, ahondarás en los fundamentos de la teoría cuántica, la programación cuántica, el diseño de algoritmos cuánticos y la implementación de procesos cuánticos en sistemas físicos.

Titúlate en la mayor universidad digital del mundo

La computación cuántica es una disciplina que se basa en la utilización de los principios de la física cuántica para el desarrollo de tecnologías de la información y la comunicación. Estos principios permiten la creación de algoritmos y procesos de cómputo que son significativamente más rápidos y eficientes que los procesos clásicos de cómputo. Al instruirte con este programa de TECH, no solo recibirás los contenidos más completos del mercado, sino que, además, tendrás a tu disposición una metodología única en su tipo. Todo el contenido pedagógico estará disponible en una plataforma de enseñanza virtual, las 24 horas del día, lo que te permitirá cursar el posgrado en los horarios que mejor se adapten a ti. Al culminar la capacitación, lograrás desempeñarte en diversos contextos de investigación y desarrollo, entre ellos, laboratorios de investigación, empresas de tecnología o instituciones académicas.