111年第2學期-0710 量子機器學習 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 作業 | 45 | |
| 期中考 | 30 | |
| 期末報告 | 25 |
選課分析
本課程名額為 15人，已有3 人選讀，尚餘名額12人。
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
授課教師
黃靜瑜教育目標
機器學習是一門新的學科，研究如何利用演算法來模擬學習過程。而量子電腦的出現，更是利用量子力學的性質來加速運算。速度遠遠超越傳統電腦的量子電腦，自然而然和機器學習聯繫起來。量子演算法可以大約分為三類：量子傅立葉變換、量子搜尋和複合式量子計算。課程主要將集中於量子計算，即在量子態中的數據進行運算。
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：二/5[ST114] 三/7,8[ST523]
修課班級：應數系2-4
修課年級：2年級以上
選課備註：與物理系0475「量子機器學習」課程併班上課。
教師與教學助理
授課教師：黃靜瑜
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hourㄧ/ 10:00 pm ~ 12:00 pm 或寄信預約時間
地點: ST236 (大智慧科技大樓2樓)
授課大綱
授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
Quantum Machine Learning with Python
Using Cirq from Google Research and IBM Qiskit
Santanu Pattanayak Bangalore, Karnataka, India
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6522-2
開課紀錄
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