GTI755 Apprentissage machine quantique (3 cr.)
Cours (3 h), laboratoires et travaux pratiques (2 h)
Ce cours vise à acquérir des connaissances dans le domaine l’informatique quantique appliquées à l’intelligence artificielle, comprendre les contraintes des ordinateurs quantiques et comment les utiliser pour tenter d'améliorer les performances des algorithmes d’apprentissage classiques.
Au terme de ce cours, l’étudiante ou l’étudiant sera en mesure de :
- Comprendre les éléments fondamentaux de l’apprentissage machine quantique;
- Identifier les problèmes ou sous-problèmes de l’apprentissage machine qui peuvent être potentiellement résolus sur un ordinateur quantique;
- Développer des algorithmes d’apprentissage pour les ordinateurs quantiques;
- Structurer le problème pour une utilisation optimale des différentes composantes informatique.
Ce cours couvre différents aspects de l’apprentissage machine sur un ordinateur quantique tel que l’encodage des données, les espaces d’Hilbert et Hamiltonien, l’optimisation, l'apprentissage par des noyaux sur les processeurs quantique, les réseaux de neurones quantiques ou comment appliquer les différents types d’apprentissage automatique.
Préalable : GTI650 Introduction à l’informatique quantique (3 cr.)
- Enseignant: Olivier Landon-Cardinal
- Enseignant: Christophe Pere
- Enseignant: Christophe Pere