Man mano che le nostre vite diventano sempre più orientate ai dati, i limiti dell’informatica classica richiedono una transizione all’apprendimento automatico quantistico. Con la capacità di fattorizzare ed elaborare rapidamente grandi quantità di set di dati, l’apprendimento automatico quantistico può accelerare l’efficienza, il processo decisionale, il riconoscimento avanzato dei modelli, la sicurezza migliorata e la modellazione avanzata.
Indipendentemente dagli usi dell’apprendimento automatico quantistico, è un campo emergente che fiorirà prima di quanto possiamo pensare.
Quindi, se sei un appassionato di QML, dovresti intraprendere un viaggio di apprendimento e padroneggiare i dettagli di QML. Mentre le risorse seguenti sono progettate per aiutarti a fare proprio questo, iniziamo con le basi.
Sommario:
Cos’è l’apprendimento automatico quantistico?
L’apprendimento automatico quantistico non è altro che l’integrazione di metodi e algoritmi di calcolo quantistico all’interno di programmi di apprendimento automatico. Secondo Google, è stato dimostrato che il machine learning quantistico è in grado di risolvere problemi complessi che sono impegnativi per i computer classici/tradizionali.
Quantum Machine Learning può essere utile per diversi campi, dalla gestione della supply chain alla crittografia all’IT.
Modi in cui l’apprendimento automatico quantistico è diverso
QML differisce dal normale apprendimento automatico in molti modi; stiamo discutendo di questi 5:
- L’apprendimento automatico quantistico utilizza i qubit anziché i bit per migliorare i sistemi operativi
- Sfruttando i concetti di sovrapposizione e entanglement quantistico, i computer quantistici possono eseguire più problemi complessi contemporaneamente
- Il potenziale di accelerazione di QML è enorme e i computer quantistici possono anche gestire dati ad alta dimensione
- In futuro, l’apprendimento automatico quantistico può portare a protocolli di sicurezza avanzati, accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci e amplificare i suggerimenti del sistema di raccomandazione
Ora che sai che QML è un campo in rapida crescita, resta un passo avanti con questi corsi, libri e consigli sulla piattaforma:
Apprendimento automatico quantistico: edX
Co-offerto dall’Università di Toronto, questo corso di Quantum Machine Learning è un buon punto di partenza per gli algoritmi di machine learning quantistico e per come implementarli in Python.
Richiedendo solo 6-9 ore a settimana, questo corso avanzato è in gran parte di autoapprendimento. Ci sono due modi per seguire questo corso. Traccia verificata a pagamento e una traccia di verifica, che è gratuita. Ciò che distingue i due è l’accesso illimitato alle risorse di apprendimento. Oltre a un certificato di completamento condivisibile con valutazioni ed esami graduati disponibili nella versione a pagamento.
Petter Wittek, Asst. Un professore dell’Università di Toronto insegna questo corso. Aiuta a far luce sulle tecnologie quantistiche attuali e del prossimo futuro. E come ci si aspetta che superino i computer classici.
Sei sicuro di imparare circuiti variazionali, algoritmi di apprendimento ibridi quantistici classici, stati semplici per modelli probabilistici e funzioni del kernel insolite.
Inoltre, puoi anche imparare come implementare i seguenti algoritmi:
- Trasformazione quantistica di Fourier
- Stima della fase quantistica
- Matrice di fase quantistica
- Processi gaussiani
QC101 Calcolo quantistico
Offerto da Udemy, questo corso QC101 Quantum Computing si avvicina alla fisica quantistica attraverso lo studio della luce polarizzata.
In effetti, ci vuole un’introduzione basata sulla matematica all’informatica quantistica mentre impari la crittografia quantistica per comunicare in modo sicuro. Inoltre, puoi sperimentare l’esperienza quantistica IBM. Inoltre, addestra una macchina vettoriale di supporto quantistico per fare previsioni basate su dati del mondo reale.
Inoltre, attraverso 12 ore di video, 10 articoli e 5 risorse scaricabili, imparerai:
- Come sviluppare e simulare programmi quantistici su IBM Qiskit e Microsoft Q# durante il debug
- Come analizzare i circuiti quantistici tramite la notazione di Dirac ei modelli di fisica quantistica
- Allo stesso modo, come il calcolo quantistico può aiutare nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e rivoluzionare il campo della scienza dei dati
Questo corso Udemy sull’apprendimento quantistico è consigliato anche dalle aziende di tutto il mondo ai propri dipendenti. Con 17 sezioni e 284 lezioni, questo corso è suddiviso in 12 ore.
Avrai bisogno di conoscenze matematiche e scientifiche di 12 ° grado per apprendere questo corso, con un’attenzione particolare alla logica booleana, ai numeri complessi, all’algebra lineare, alla probabilità e alle statistiche.
Apprendimento automatico quantistico: OpenHPI
Stai cercando di imparare a costruire modelli di machine learning quantistico sia di base che avanzati? Questo corso di machine learning quantistico di OpenHPI è gratuito. È insegnato dalla dottoressa Christa Zoufal, Julien Gacon e dal dottor David Sutter.
In questo corso imparerai
- Come costruire modelli di apprendimento di base e avanzati
- Come utilizzare Python e Qiskit per implementare algoritmi per risolvere attività ML
- Sfide e prospettive future di Quantum ML
Perfetto per studenti di informatica, appassionati di Quantum Learning ed esperti di Machine Learning, questo corso durerà due settimane, seguite da un esame finale da superare.
Uno sguardo al programma delle lezioni della settimana 1 ci dice che ci saranno molte cose da fare riguardo alle macchine vettoriali di supporto e ai classificatori quantistici variazionali. La settimana 2 vedrà più Quantum Generative Adversarial Networks e macchine Quantum Boltzmann, con tecniche di implementazione pratica.
La scuola estiva globale di Qiskit
Successivamente, abbiamo un’altra risorsa di apprendimento automatico quantistico gratuita che è gratuita e open source. Infatti, la serie di conferenze di Qiskit è disponibile su YouTube.
Quella che era una scuola estiva intensiva di due settimane è ora una serie di apprendimento su YouTube composta da 25 episodi, ciascuno della durata di un’ora o due. Questo corso è suddiviso in 20 lezioni e 5 applicazioni di laboratorio.
In questo corso imparerai
- Come esplorare le applicazioni quantistiche
- Introduzione ai circuiti quantistici, algoritmi e operazioni di calcolo quantistico
- Come costruire classificatori quantistici, vedere i kernel quantistici in pratica
- Algoritmi QML avanzati, hardware quantistico e come evitare altipiani sterili e problemi di addestrabilità
Se stavi cercando fonti gratuite e affidabili per iniziare il tuo viaggio in QML ma finora non l’hai fatto, considera questo il tuo segno!
Apprendimento automatico con computer quantistici
Scritto da Maria Schuld e Francesco Petruccione, questo libro Machine Learning With Quantum Computers (2021) è un buon punto di partenza per approfondire l’apprendimento automatico quantistico avanzato.
Da algoritmi di apprendimento quantistico a breve termine a tolleranti ai guasti, questo libro svela tecniche teoriche e pratiche su:
- Circuiti quantistici parametrizzati
- Ottimizzazione ibrida
- Codifica dei dati
- Mappe delle caratteristiche quantistiche
- Metodi del kernel
- Teoria dell’apprendimento quantistico
- Reti neurali quantistiche
Ora, qual è la particolarità della seconda edizione? Inoltre, in cosa differisce dalla prima edizione? Va oltre i metodi di apprendimento supervisionato e discute il futuro dei metodi e degli algoritmi di Quantum Machine learning.
Quantum ML pratico con Python
Scritto dal Dr. Frank Zickert, questo libro Hands-On Quantum Machine Learning With Python mira a renderti un esperto di machine learning quantistico.
All’interno troverai:
- Un’immersione profonda nei fondamenti dell’apprendimento quantistico, inclusi, ma non solo, qubit, porte quantistiche e circuiti quantistici
- Come applicare Quantum Support Vector Machines (QSVM), Quantum k-means e Quantum Boltzmann Machines a problemi di ottimizzazione combinatoria
- Inoltre, diverse soluzioni reali a problemi comuni come il problema del commesso viaggiatore (TSP) e il problema dell’ottimizzazione binaria quadratica non vincolata (QUBO)
- Come sfruttare le fluttuazioni quantistiche e risolvere i problemi mediante la ricottura quantistica
- Inoltre, algoritmi come Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) e Variational Quantum Eigensolver (VQE)
- Framework di calcolo quantistico, applicazioni del mondo reale ed esempi pratici
Quantum ML con Python
Stai cercando di padroneggiare le basi del Quantum Machine Learning? Il libro di Santanu Pattanyak su Quantum Machine With Python è perfetto per ingegneri e appassionati di QML.
All’interno imparerai:
- Fondamenti di Quantum ML computing come notazioni di Dirac, Qubit e stato di Bell
- Algoritmi quantistici come la trasformata quantistica di Fourier, la stima di fase e HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd)
- Come utilizzare QML per risolvere problemi di finanza, previsione, genomica, logistica della catena di approvvigionamento, ecc
- Oltre ai processi adiabatici quantistici e all’ottimizzazione basata su Quantum
- Utilizza il toolkit Qiskit di IBM e Cirq di Google Research per lavorare sugli algoritmi di Quantum Computing
- Usa Python per implementare altri algoritmi basati su Quantum e rivedere le principali sfide delle applicazioni della vita reale
Se non vuoi fermarti solo alle risorse QML, continua il tuo viaggio di apprendimento esplorando queste piattaforme di calcolo quantistico:
IBM Quantum
Ottieni l’accesso cloud gratuito ai computer quantistici più avanzati online con Quantum di IBM.
Perfetto per educatori, sviluppatori e studenti, IBM ti consente di eseguire i tuoi circuiti quantistici semplicemente registrandoti e ottenendo un token API.
Quindi, troverai l’accesso a simulatori e QPU a 7 e 5 qubit dove avrai la possibilità di imparare, sviluppare ed eseguire programmi. Inoltre, ecco cosa ti consente di fare la piattaforma quantistica IBM:
- Impara la programmazione quantistica utilizzando le guide dettagliate
- Inoltre, utilizza IBM Quantum Composer per creare e visualizzare graficamente i circuiti quantistici su hardware e simulatori quantistici
- Codice, programma e prototipo con Python in IBM Quantum lab, un ambiente Jupyter Notebook abilitato per il cloud
C’è più. Puoi iscriverti al programma Quantum Researcher e al programma Educator. Inoltre, anche la directory dei documenti di IBM è abbastanza potente. Dalla documentazione di Quantum Composer per principianti a Qiskit Runtime per sviluppatori, qui troverai sicuramente tutto ciò di cui hai bisogno.
Inoltre, se sei un educatore, puoi sfruttare la Field Guide per insegnare gli argomenti. Oltre a provare tutorial di laboratorio quantistico per costruire e testare algoritmi come ricercatori.
Cirq di Google
Cirq di Google è una libreria software Python che puoi utilizzare per creare e ottimizzare circuiti quantistici ed eseguirli su hardware e simulatori quantistici. Essendo interamente open source, ti consente di ottenere risultati all’avanguardia utilizzando astrazioni create per i computer quantistici di oggi.
Cirq è perfetto sia per i principianti che per gli utenti avanzati e ha offerte adatte a ciascuno. Come principiante, puoi imparare a costruire e simulare circuiti quantistici per eseguire trasformazioni.
Come utente avanzato, Cirq ti consente di scrivere un algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica per l’hardware NISQ per ottimizzare soluzioni impensabili nell’informatica classica. Diamo un’occhiata alle funzionalità di Cirq di Google Quantum AI che possono potenziarti:
- Esplora le strategie di inserimento QML per costruire i circuiti quantistici desiderati e migliorarli
- Impara a definire dispositivi e hardware per determinare se i circuiti QML sono pratici e non avranno vincoli operativi
- Simula con Cirq o il qism del simulatore di funzioni d’onda e simula hardware quantistico e Quantum Virtual Machine
- Esegui esperimenti end-to-end sui processi quantistici di Google e passa attraverso il codice dei simulatori precedenti
Ciò che rende Cirq affidabile sono i tutorial dettagliati e le guide che offre. Dall’imparare come andare su Cirq a un buon elenco di algoritmi quantistici da manuale all’apprendere i dettagli di Quantum Virtual Machine (QVM), impari a conoscere tutto ciò che è fondamentale.
Soprattutto, puoi anche imparare come implementare algoritmi di ottimizzazione quantistica su hardware reale. Ma non è tutto!
Poiché si tratta di una comunità open source, puoi partecipare a riunioni settimanali e iniziare a contribuire al framework open source.
Amazon Braket
Progettato per accelerare la ricerca sull’informatica quantistica, Amazon Braket è un servizio completamente gestito. Ecco le caratteristiche più importanti:
- Utilizza un set coerente di strumenti di sviluppo per lavorare sui computer quantistici
- Crea algoritmi quantistici su un cloud affidabile e testali in simulatori ad alte prestazioni
- Innova con la tecnologia e la guida esperta dei laboratori di Amazon Quantum Solutions
- Algoritmi di ricerca e accesso a superconduttori, ioni intrappolati, atomi neutri e dispositivi fotonici per testare hardware diverso
- Crea software quantistico o sviluppa framework open source
Puoi iscriverti al piano gratuito AWS per 1 anno o iniziare con la ricerca accademica nell’ambito del programma AWS Cloud Credit for Research.
Servizio cloud quantistico di Azure
Un servizio cloud che incorpora hardware quantistico, software e un portafoglio diversificato di strumenti: questo è il servizio cloud Azure Quantum. Cosa ti permette di fare questa piattaforma? Diamo un’occhiata:
- Ottieni un’idea migliore dell’esecuzione di applicazioni quantistiche usando lo strumento per la stima delle risorse quantistiche di Azure
- Inoltre, mescola metodi di calcolo classici e di calcolo quantistico per costruire algoritmi ibridi
- Accedi a risorse didattiche come Microsoft Learn, i tutorial di Quantum Kata e casi d’uso del settore per comprendere il mondo di QML
Quindi, puoi iniziare con l’accesso gratuito al kit di sviluppo open source compatibile con Q#, Cirq e Qiskit.
Riepilogo
Mentre abbiamo discusso di corsi QML avanzati che ti aiuteranno a rimanere aggiornato su ciò che sta accadendo nel mondo quantistico, puoi iniziare con i libri per un’introduzione strutturata in modo tradizionale al calcolo quantistico.
Puoi anche esplorare le 4 piattaforme (IBM, Google Cirq, Amazon Braket e Azure) per avere un’esperienza di apprendimento pratico dell’apprendimento automatico quantistico, con accesso all’hardware quantistico e al cloud.
La maggior parte di queste piattaforme sono open source e se stai cercando una community con cui crescere, sarebbero perfette!
Puoi anche esplorare alcuni dei migliori corsi di Data Science.