Curso en Quantum Machine Learning

Curso de quantum machine learning

4,6

490 alumnos

Entidad(es):

Modalidad

Online

Duración

200 horas

Plataforma Web

24 Horas

Becas y

Financiación

Acompañamiento

Personalizado

Profesionales

Docentes especializados

Reconocidos por:

Acreditados como:

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNDAMENTOS DE LA MECÁNICA CUÁNTICA PARA COMPUTACIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LOS CIRCUITOS CUÁNTICOS Y QISKIT

UNIDAD DIDÁCTICA 4. FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CLÁSICO

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL QUANTUM MACHINE LEARNING (QML)

UNIDAD DIDÁCTICA 6. CODIFICACIÓN DE DATOS CLÁSICOS EN ESTADOS CUÁNTICOS

UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELOS CUÁNTICOS PARAMETRIZADOS Y VARIATIONAL QUANTUM CIRCUITS (VQCS)

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ALGORITMOS CUÁNTICOS PARA APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO

UNIDAD DIDÁCTICA 9. IMPLEMENTACIÓN PRÁCTICA Y CASOS DE ESTUDIO EN QML

UNIDAD DIDÁCTICA 10. RETOS, TENDENCIAS Y FUTURO DEL QUANTUM MACHINE LEARNING

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Plan de estudios

Resumen salidas profesionales

Sumérgete en el fascinante mundo del Curso Quantum Machine Learning y prepárate para estar a la vanguardia de la tecnología. En un momento en el que la computación cuántica está revolucionando el sector tecnológico, la demanda de profesionales capacitados en Quantum Machine Learning (QML) no deja de crecer. Este curso te ofrece una comprensión profunda de los fundamentos de la mecánica cuántica y el aprendizaje automático, combinando ambos campos para abrir nuevas posibilidades en la inteligencia artificial. Aprenderás a utilizar herramientas como Qiskit y a diseñar circuitos cuánticos, explorando algoritmos cuánticos para el aprendizaje supervisado y no supervisado. Al completar este curso, serás capaz de enfrentar los retos actuales y futuros del QML.

Objetivos

- Comprender los conceptos básicos de la computación cuántica y el aprendizaje automático. - Explorar la implementación de circuitos cuánticos utilizando Qiskit. - Analizar los fundamentos del aprendizaje automático clásico. - Codificar datos clásicos en estados cuánticos de manera efectiva. - Diseñar modelos cuánticos parametrizados y Variational Quantum Circuits. - Aplicar algoritmos cuánticos para el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Salidas profesionales

Las principales salidas profesionales del Curso Quantum Machine Learning son centradas en áreas como desarrollo de algoritmos cuánticos en empresas tecnológicas avanzadas, ciencia de datos especializada en Quantum Machine Learning, investigación en centros de innovación cuántica, o consultoría en implementación de soluciones cuánticas para la industria, entre otras.

Para qué te prepara

Este Curso Quantum Machine Learning te prepara para integrar los principios de la mecánica cuántica con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, permitiéndote manejar herramientas como Qiskit y comprender circuitos cuánticos. Aprenderás a codificar datos clásicos en estados cuánticos y a implementar modelos cuánticos parametrizados. Podrás desarrollar algoritmos cuánticos aplicados a problemas reales de aprendizaje supervisado y no supervisado.

A quién va dirigido

El Curso Quantum Machine Learning está dirigido a profesionales y graduados del sector tecnológico y científico que deseen profundizar en la computación cuántica y su aplicación en el aprendizaje automático. Ideal para quienes buscan entender fundamentos como los circuitos cuánticos y Qiskit, así como explorar algoritmos cuánticos en contextos.

Metodología

Aprendizaje 100% online

Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.