José Francisco Chicano García
Curso online
Feb 1, 2024 - Jun 11, 2024
PrecioGratis
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25 horas
Certificado de la Universidad de Málaga
Comunidad UMA 50 €
Externos 70 €
MATRÍCULA CERRADA

Introducción a la inteligencia artificial cuántica

La computación cuántica (QC) es un paradigma de computación que se basa en principios de la mecánica cuántica, tales como la superposición de estados o el entrelazamiento. Este tipo de computación presenta capacidades que pueden sobrepasar la computación tradicional. La computación cuántica puede implementarse siguiendo fundamentalmente dos paradigmas: el basado en puertas cuánticas y el enfriamiento cuántico. Por otro lado, la inteligencia artificial (AI) es un campo muy popular que se aplica en casi cualquier dominio (medicina, ingeniería, movilidad, economía,…) y que incluye un conjunto de técnicas muy amplio y variado (optimización, aprendizaje automático, búsqueda, etc).

La inteligencia artificial cuántica surge de la unión de estas disciplinas y persigue el uso de computación cuántica para resolver los problemas propios de la inteligencia artificial. De esta forma es posible acelerar el rendimiento de los algoritmos de inteligencia artificial clásicos y, además, se puede procesar un tipo de datos que no tiene par en la computación clásica: los datos cuánticos.

En este curso se introducirán las bases de la inteligencia artificial cuántica, presentando y experimentando con los principales algoritmos que se encuentran ya asentados en la disciplina. El curso tendrá una componente práctica importante donde el estudiante podrá trabajar con simuladores de computadores cuánticos y, en algún caso, con computadores cuánticos reales.

Dirigido a alumnado graduado o en cursos superiores de grados de ingeniería informática, ingeniería industrial, ingeniería de telecomunicación, ingeniería química, ciencias matemáticas, ciencias físicas y ciencias químicas.

Nivel medio

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  • PROGRAMA
  • 1.- Introducción a la computación cuántica.
  • 2.- Fundamentos matemáticos de la computación cuántica.
  • 3.- Computadores cuánticos basados en puertas.
  • 4.- Computadores basados en el enfriamiento cuántico.
  • 5.- Optimización en computadores cuánticos mediante enfriamiento cuántico y aplicaciones.
  • 6.- Algoritmo QAOA para optimización en computadores basados en puertas con aplicaciones.
  • 7.- Algoritmos de aprendizaje automático cuántico y su aplicación.
  • 8.- Redes neuronales cuánticas y su aplicación.
  • DOCENTES
  • José Francisco Chicano García, Dpto. Lenguajes y Ciencias de la Computación, UMA
  • Gabriel Jesús Luque Polo, Dpto. Lenguajes y Ciencias de la Computación, UMA
  • Zakaria Abdelmoiz DAHI, Dpto. Lenguajes y Ciencias de la Computación, UMA
  • Rodrigo Gil-Merino y Rubio, investigador Universidad de León