Quantum Machine Learning

Il corso è un percorso di lunga durata che parte dalle basi matematiche e statistiche e introduce la meccanica quantistica, poi affronta l'informazione quantistica e le due principali strade del calcolo quantistico, cioè il modello a porte logiche e la ricottura quantistica. Sul versante applicativo unisce machine learning e deep learning, in versione classica e quantistica, e chiude con esempi di utilizzo, incluso il settore finanziario e fintech. Il profilo più adatto è quello di chi lavora con dati e modelli predittivi e vuole capire cosa cambia quando si usano risorse di calcolo quantistiche, come analisti, data scientist, ricercatori e tecnici dell'informatica o della finanza che hanno già una formazione universitaria di livello magistrale.

• Unit 1: Mathematical and statistical preliminaries
• Unit 2: Introduction to Quantum Mechanics
• Unit 3: Quantum Information and computation
• Unit 4: Quantum Annealing
• Unit 5: Machine / Deep Learning 1
• Unit 6: Machine / Deep Learning 2
• Unit 7: Machine / Deep Learning 3
• Unit 8: Quantum Machine / Deep Learning – Gate Model
• Unit 9: Quantum Machine / Deep Learning – Annealing
• Unit 10:Quantum Applications
• Unit 11: Introduction to Finance & FinTech