線上課程

機器學習現在已經成為一種定義時代的新力量,量子運算則是人類的下一個未來,而量子機器學習(QML)在短短幾年的時間,就從一個小眾議題,發展成為量子運算領域最熱門的話題之一。

雖然現在是一個擁有大量線上資源的時代,但是想了解量子機器學習 QML、找到一個適合的入口仍不是件容易事。本文將介紹由 IBM 研究院創建研發、知名開源軟體開發工具包 Qiskit 釋出的一個免費課程,現在就來一探究竟,為進入量子運算領域跨出第一步吧!

8 小時掌握 QML!Qiskit 量子機器學習免費線上課程大放送

2021 年時,開源軟體開發工具包 Qiskit 開設了一門全球暑期課程,邀請 5,000 多名參與者參加為期兩週的量子運算課程,並且特別關注在量子機器學習 QML 的基礎知識。而現在,他們決定將 2021 年暑期課程轉為可自定進度的線上課程,讓想了解量子機器學習 QML 的工程師能更容易獲得學習資源。

Qiskit 的這門線上課程大約 8 小時,適合已掌握量子運算基礎知識,並且想深入了解量子機器學習 QML 的人,能讓學習者更加了解量子機器學習 QML 的關鍵概念,如參數化量子電路、監督學習(Supervised learning)、量子生成對抗網路(QGANs)等,在課程結束時,學習者便可以大概了解這個領域的基本現狀。

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互動性學習工具讓課程更容易理解

Qiskit 的量子機器學習 QML 課程也引進了互動性學習的元素,除了主要課程內容外,每個課程頁面都有工具提示和側邊欄,其中包含了詳細的課程筆記等。

當學生在課程中遇到新型量子電路時,這些小工具讓學習者能練習自己構建這些電路,藉由拖移元件進行模擬,讓學生更容易理解。

目前仍不確定量子機器學習 QML 是否會比一般機器學習更具優勢,不過,如果不能保證量子運算會能增進機器學習,那麼為什麼 Qiskit 團隊還要提供這樣的課程?

其實,研究人員已經證明某些機器學習應用程序存在理論上的量子加速。此外,量子機器學習 QML 可以讓學生了解很多傳統計算機科學課程中沒有提到的機器學習知識。

有了更多的學習資源,就能讓更多人加入這個持續發展中的研究領域,並做出有意義的貢獻。而 Qiskit 創建這門課程的主要目標,就是希望更多的人加入量子機器學習 QML 的相關研究,並讓任何人都有機會去嘗試機器學習中的量子優勢是否真的可以實現。

也想試試看這個免費課程嗎?再次附上課程傳送門,感受一下學無止境、量無子盡的境界吧!

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本文開放合作夥伴轉載,參考資料:QiskitMedium,首圖來源:Unsplash