TSIT06 · 6 hp · Avancerad nivå (A1F) · Datateknik, Teknisk fysik
Kvantmaskininlärning
Ges · nästa start HT 2026
Ingen tentastatistik än
Det finns inget tentatillfälle med minst 5 studenter de senaste tre läsåren. Nya kurser och kurser som bara examineras med projekt saknar ofta statistik.
Ingår i 1 program
Om kursen
Mål
Efter genomförd kurs ska man kunna
- använda relevanta begrepp och metoder inom kvantmaskininlärning för att formulera, strukturera och lösa praktiska problem.
- göra inferens för parametrar i kvantmaskininlärningsmodeller.
- utvärdera och välja bland modeller.
- kunna implementera kvantmaskininlärningsmodeller och algoritmer i ett programmeringspråk.
Innehåll
- Introduktion till maskininlärning, och introduktion till kvantdatorer, kort om kvantmekanik
- Att representera klassiska data i kvantsystem, kodning och inbäddning, kvantdatarepresentation och kvantmekanisk feature map
- Kvantalgoritmer för maskininlärning, kvantklassificerare, kvantmekaniska kernel-methods, kvantmekanisk klustring
- Kvantmekaniska variationskretsar, kvantmekaniska neurala nätverk, kvantmekaniska neurala faltningsnätverk (QCNNs), kvantmekanisk federerad inlärning (QFL), kvantmekanisk förstärkningsinlärning (QRL), kvantmekanisk multimodal inlärning
- Forskningsinriktningar inom området
- Tillämpningar av QML i språkmodeller, datorseende, hälso- och sjukvård, medicindesign, transport och intrångsdetektion
- Examinator
- Guilherme B. Xavier
- Schemalagd tid
- 0 h
- Huvudområde
- Datateknik, Teknisk fysik