آموزش مدرک کارشناسی ارشد در هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی: از صفر تا تخصص - آخرین آپدیت
دانلود Máster en IA y Computación Cuántica: De Cero a Experto
یادگیری قدرت هوش مصنوعی (AI) و محاسبات کوانتومی (QC) با این دوره عملی و کامل، طراحیشده برای مبتدیان مطلق و متخصصانی که میخواهند نسل بعدی فناوریهای محاسباتی را کشف کنند. این دوره یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL)، شبکههای عصبی، مکانیک کوانتومی، یادگیری کوانتومی (QML) و برنامههای ترکیبی AI-QC را پوشش میدهد و به شما مهارتهای لازم برای ایجاد پروژههای دنیای واقعی را میدهد.
در حالی که هوش مصنوعی به تحول صنایع مختلف مانند بهداشت، امور مالی، امنیت سایبری و اتوماسیون ادامه میدهد، محاسبات کوانتومی شیوه حل مسائل پیچیده از طریق برهمنهی، درهمتنیدگی و گیتهای کوانتومی را متحول میکند. این دوره طوری ساختار یافته است که به شما کمک کند قبل از غوطهور شدن در الگوریتمهای کوانتومی، هوش مصنوعی کوانتومی و سیستمهای ترکیبی AI-QC، بر مبانی هوش مصنوعی تسلط پیدا کنید.
چرا این دوره را بگذرانیم؟
-
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکههای عصبی را از صفر یاد بگیرید.
-
اصول محاسبات کوانتومی از جمله کیوبیتها، برهمنهی، درهمتنیدگی و مدارهای کوانتومی را درک کنید.
-
بر یادگیری کوانتومی (QML) با شبکههای عصبی کوانتومی (QNNs) و بهینهسازی کوانتومی تسلط پیدا کنید.
-
تجربه عملی با TensorFlow، PyTorch، Qiskit، IBM Quantum و OpenAI کسب کنید.
-
برنامههای کاربردی مبتنی بر کوانتوم را برای کشف دارو، امور مالی و بهینهسازی پورتفولیو پیادهسازی کنید.
-
در شبیهسازیهای کوانتومی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تسریع تحلیل بیگ دیتا و یادگیری عمیق تخصص کسب کنید.
آنچه خواهید آموخت:
مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
-
مقدمهای بر هوش مصنوعی، یادگیری نظارت شده و نظارت نشده.
-
تمرین یادگیری عمیق با TensorFlow و PyTorch.
-
چتباتها با هوش مصنوعی، تشخیص تصویر و مدلهای تشخیص تقلب را توسعه دهید.
-
Reinforcement Learning را برای سیستمهای هوش مصنوعی خودآموز پیادهسازی کنید.
محاسبات کوانتومی و الگوریتمهای کوانتومی
-
بیتهای کوانتومی (کیوبیتها)، گیتهای کوانتومی، برهمنهی کوانتومی و درهمتنیدگی را درک کنید.
-
طراحی مدارهای کوانتومی و اندازهگیری کوانتومی را یاد بگیرید.
-
الگوریتمهای کوانتومی مانند جستجوی Grover، الگوریتم Shor و طبقهبندیکنندههای کوانتومی تغییری (VQC) را پیادهسازی کنید.
یادگیری کوانتومی (QML) و برنامههای ترکیبی AI-QC
-
هوش مصنوعی بهبود یافته با کوانتوم، روشهای هسته کوانتومی و مدارهای کوانتومی تغییری را کاوش کنید.
-
شبکههای عصبی کوانتومی (QNNs) را برای وظایف یادگیری عمیق آموزش دهید.
-
مدلهای ML تقویت شده با کوانتوم را برای امور مالی، کشف دارو و امنیت سایبری پیادهسازی کنید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
-
مبتدیانی که میخواهند بر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و محاسبات کوانتومی مسلط شوند.
-
توسعهدهندگان نرمافزار و دانشمندان داده علاقهمند به هوش مصنوعی کوانتومی و برنامههای ترکیبی AI-QC.
-
محققان هوش مصنوعی و علاقهمندان به محاسبات کوانتومی که شبکههای عصبی کوانتومی و QML را کشف میکنند.
-
متخصصان فناوری که مایل به انتقال به محاسبات کوانتومی و تحقیقات هوش مصنوعی هستند.
فناوریهای پوشش داده شده
-
Python, TensorFlow, PyTorch, OpenAI, IBM Quantum, Qiskit, D-Wave, Scikit-Learn, NumPy, Pandas
-
الگوریتمهای کوانتومی، شبکههای عصبی کوانتومی، مدارهای کوانتومی تغییری، رمزنگاری کوانتومی
-
Reinforcement Learning, پردازش زبان طبیعی (NLP), هوش مصنوعی برای امنیت سایبری, هوش مصنوعی برای بهداشت, هوش مصنوعی برای امور مالی
این دوره همه چیزهایی را که برای تبدیل شدن به یک متخصص در هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی نیاز دارید را در اختیار شما قرار میدهد و اطمینان میدهد که برای آینده محاسبات کوانتومی مبتنی بر هوش مصنوعی آماده هستید.
پیش نیازها
- این دوره برای مبتدیان مطلق طراحی شده است، بنابراین هیچ تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی یا محاسبات کوانتومی لازم نیست.
- دانش اولیه برنامه نویسی (پایتون توصیه می شود، اما اجباری نیست).
- یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت (ویندوز، macOS یا لینوکس).
- آشنایی با ریاضیات در سطح دبیرستان (جبر، احتمال و جبر خطی پایه).
- علاقه به هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و محاسبات کوانتومی.
- تمایل به یادگیری و آزمایش با تمرین های برنامه نویسی عملی.
مقدمه دوره کارشناسی ارشد هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی Introducción al curso de Maestría en IA y Computación Cuántica
-
معرفی سریع محاسبات کوانتومی Introducción rápida a la computación cuántica
-
آموزش سریع پایتون از صفر Aprende Python desde cero – Tutorial rápido
آشنایی با هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی Introducción a la IA y la Computación Cuántica
-
درس 1: شرح دوره و پیشنیازها Lección 1: Descripción del curso y requisitos previos
-
درس 2: مبانی هوش مصنوعی Lección 2: Fundamentos de la IA
-
درس 3: مبانی محاسبات کوانتومی Lección 3: Fundamentos de la Computación Cuántica
تعمیق در هوش مصنوعی (IA) Profundización en Inteligencia Artificial (IA)
-
درس 4: یادگیری ماشین و فریمورکهای هوش مصنوعی Lección 4: Aprendizaje automático y frameworks de IA
-
درس 5: یادگیری عمیق با TensorFlow و PyTorch Lección 5: Aprendizaje profundo con TensorFlow y PyTorch
-
درس 6: یادگیری تقویتی Lección 6: Aprendizaje por refuerzo
تعمیق در محاسبات کوانتومی Profundización en Computación Cuántica
-
درس 7: مکانیک کوانتومی برای مبتدیان Lección 7: Mecánica cuántica para principiantes
-
درس 8: مدارها و گیتهای کوانتومی Lección 8: Circuitos y puertas cuánticas
-
درس 9: الگوریتمهای کوانتومی Lección 9: Algoritmos cuánticos
هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی با هم IA y Computación Cuántica juntas
-
درس 10: چگونه هوش مصنوعی از محاسبات کوانتومی بهره میبرد Lección 10: Cómo la IA se beneficia de la Computación Cuántica
-
درس 11: پردازش دادههای کوانتومی برای هوش مصنوعی Lección 11: Procesamiento de datos cuánticos para la IA
-
درس 12: شبکههای عصبی کوانتومی Lección 12: Redes neuronales cuánticas
کاربردهای پیشرفته Aplicaciones avanzadas
-
درس 13: موارد استفاده واقعی از هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی Lección 13: Casos de uso reales de IA y Computación Cuántica
-
درس 14: تکنیکهای بهینهسازی هوش مصنوعی کوانتومی Lección 14: Técnicas de optimización de IA cuántica
Héctor Uriel Pérez
Vivian Aranha
نمایش نظرات