Khi cuộc sống của chúng ta ngày càng tập trung vào dữ liệu hơn, những hạn chế của điện toán cổ điển đòi hỏi phải chuyển sang học máy lượng tử. Với khả năng xem xét và xử lý nhanh chóng số lượng lớn tập dữ liệu, học máy lượng tử có thể tăng tốc hiệu suất, ra quyết định, cải thiện khả năng nhận dạng mẫu, tăng cường bảo mật và lập mô hình nâng cao.
Bất kể ứng dụng của máy học lượng tử là gì, đây là một lĩnh vực mới nổi sẽ phát triển nhanh hơn chúng ta nghĩ.
Do đó, nếu bạn là người đam mê QML, bạn nên bắt tay vào hành trình giáo dục và nắm vững các kiến thức chuyên sâu về QML. Mặc dù các tài nguyên sau đây nhằm giúp bạn thực hiện điều này nhưng hãy bắt đầu với những điều cơ bản.
Học máy lượng tử là gì?
Học máy lượng tử không gì khác hơn là sự tích hợp các phương pháp và thuật toán tính toán lượng tử trong các chương trình học máy. Theo Google, học máy lượng tử đã được chứng minh là có thể giải quyết các vấn đề phức tạp thách thức máy tính cổ điển/truyền thống.
Học máy lượng tử có thể hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ quản lý chuỗi cung ứng đến mật mã cho đến CNTT.
Những cách học máy lượng tử khác nhau
QML khác với học máy thông thường ở nhiều điểm; chúng tôi thảo luận về những điều này 5:
- Học máy lượng tử sử dụng qubit thay vì bit để cải thiện hệ điều hành
- Sử dụng các khái niệm chồng chất và vướng víu lượng tử, máy tính lượng tử có thể giải quyết đồng thời nhiều vấn đề phức tạp
- Tiềm năng tăng tốc của QML là rất lớn và điện toán lượng tử cũng có thể xử lý dữ liệu đa chiều
- Trong tương lai, học máy lượng tử có thể mang lại các giao thức an toàn được cải tiến, đẩy nhanh quá trình phát triển các loại thuốc mới và củng cố các đề xuất của hệ thống khuyến nghị
Bây giờ bạn đã biết QML là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, hãy theo dõi các khóa học, sách và đề xuất nền tảng này:
Học máy lượng tử: edX
Khóa học Học máy lượng tử này do Đại học Toronto đồng cung cấp, là điểm khởi đầu tốt cho các thuật toán học máy lượng tử và cách triển khai chúng trong Python.
Khóa học nâng cao này chỉ yêu cầu 6–9 giờ mỗi tuần, phần lớn là do bản thân thực hiện. Khóa học có thể được thực hiện theo hai cách. Bản nhạc đã được xác minh được trả phí và bản nhạc Kiểm tra miễn phí. Điều phân biệt họ là quyền truy cập không giới hạn vào các tài nguyên giáo dục. Ngoài chứng chỉ hoàn thành chung với điểm xếp loại và bài kiểm tra có sẵn trong phiên bản trả phí.
Piotr Wittek, bác sĩ. Khóa học này được giảng dạy bởi một giáo sư tại Đại học Toronto. Nó giúp làm sáng tỏ các công nghệ lượng tử hiện tại và tương lai gần. Và chúng được kỳ vọng sẽ vượt qua những chiếc máy tính cổ điển như thế nào.
Bạn chắc chắn sẽ học các mạch biến phân, các thuật toán học lượng tử lai cổ điển, các trạng thái đơn giản cho các mô hình xác suất và các hàm hạt nhân bất thường.
Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm hiểu cách triển khai các thuật toán sau:
- Biến đổi Fourier lượng tử
- Ước tính pha lượng tử
- Ma trận pha lượng tử
- quá trình Gaussian
Điện toán lượng tử QC101
Khóa học Điện toán lượng tử QC101 của Udemy đưa vật lý lượng tử đến gần hơn bằng cách khám phá ánh sáng phân cực.
Trên thực tế, để giao tiếp an toàn, bạn cần được giới thiệu về toán học về điện toán lượng tử, nơi bạn học về mật mã lượng tử. Ngoài ra, bạn có thể trải nghiệm trải nghiệm lượng tử của IBM. Ngoài ra, hãy huấn luyện máy vectơ lượng tử để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu thực.
Hơn nữa, với 12 giờ video, 10 bài viết và 5 Với các tài nguyên có thể tải xuống, bạn sẽ học:
- Cách phát triển và mô phỏng các chương trình lượng tử trên IBM Qiskit và Microsoft Q# trong khi gỡ lỗi chúng
- Cách phân tích mạch lượng tử bằng ký hiệu Dirac và mô hình vật lý lượng tử
- Giống như điện toán lượng tử có thể hỗ trợ trí tuệ nhân tạo, học máy và cách mạng hóa lĩnh vực khoa học dữ liệu
Khóa học khoa học lượng tử của Udemy này cũng được các công ty trên thế giới giới thiệu cho nhân viên của họ. Khóa học này bao gồm 17 phần và 284 bài giảng và kéo dài 12 giờ.
Để học khóa học này, bạn sẽ cần kiến thức toán và khoa học lớp 12, tập trung vào Logic Boolean, Số phức, Đại số tuyến tính, Xác suất và Thống kê.
Học máy lượng tử: OpenHPI
Bạn muốn tìm hiểu cách tạo cả mô hình học máy lượng tử cơ bản và nâng cao? Khóa học Máy lượng tử này của OpenHPI là miễn phí. Ông được giảng dạy bởi Tiến sĩ Christa Zoufal, Julien Gacon và Tiến sĩ David Sutter.
Trong khóa học này bạn sẽ học
- Cách xây dựng mô hình học tập cơ bản và nâng cao
- Cách sử dụng Python và Qiskit để triển khai thuật toán giải quyết vấn đề ML
- Những thách thức và triển vọng cho tương lai của Quantum ML
Hoàn hảo cho sinh viên khoa học máy tính, những người đam mê học lượng tử và chuyên gia học máy, khóa học này sẽ kéo dài hai tuần, sau đó là bài kiểm tra cuối cùng để vượt qua.
Nhìn vào lịch giảng của tuần đầu tiên, chúng ta sẽ biết rằng sẽ có nhiều điều xảy ra liên quan đến máy vectơ hỗ trợ và bộ phân loại lượng tử biến phân. Trong tuần thứ hai, chúng ta sẽ thấy nhiều mạng đối thủ tạo lượng tử hơn và máy Boltzmann lượng tử, cùng với các kỹ thuật triển khai thực hành.
Trường hè toàn cầu Qiskit
Sau đó, chúng tôi tập hợp một tài nguyên học máy lượng tử miễn phí khác là nguồn mở và miễn phí. Trên thực tế, chuỗi bài giảng Qiskit đã có sẵn trên YouTube.
Khóa học hè chuyên sâu kéo dài hai tuần giờ đã trở thành một chuỗi chương trình giáo dục YouTube gồm 25 tập, mỗi tập kéo dài một hoặc hai giờ. Khóa học này được chia thành 20 bài giảng và 5 ứng dụng phòng thí nghiệm.
Trong khóa học này bạn sẽ học
- Cách nghiên cứu ứng dụng lượng tử
- Giới thiệu về mạch lượng tử, thuật toán và hoạt động của điện toán lượng tử
- Cách xây dựng bộ phân loại lượng tử, xem hạt lượng tử trong thực tế
- Các thuật toán QML nâng cao, phần cứng lượng tử và các cách để tránh các vấn đề về ổn định cằn cỗi và khả năng đào tạo
Nếu bạn đang tìm kiếm các nguồn miễn phí và đáng tin cậy để bắt đầu hành trình QML của mình nhưng vẫn chưa thực hiện được, hãy coi đây là dấu hiệu của bạn!
Học máy với máy tính lượng tử
Được viết bởi Maria Schuld và Francesco Petruccione, cuốn sách Học máy với máy tính lượng tử (2021) này là điểm khởi đầu tốt để đi sâu vào học máy lượng tử nâng cao.
Từ các thuật toán học lượng tử ngắn hạn đến có khả năng chịu lỗi, cuốn sách này khám phá các kỹ thuật lý thuyết và thực tiễn để:
- Mạch lượng tử được tham số hóa
- Tối ưu hóa kết hợp
- Mã hóa dữ liệu
- Bản đồ đặc trưng lượng tử
- phương pháp hạt nhân
- Lý thuyết học lượng tử
- Mạng lưới thần kinh lượng tử
Phiên bản thứ hai có gì đặc biệt? Ngoài ra, nó khác với phiên bản đầu tiên như thế nào? Nó vượt xa các phương pháp học có giám sát và thảo luận về tương lai của các phương pháp và thuật toán học máy lượng tử.
ML lượng tử thực tế với Python
Được viết bởi Tiến sĩ Frank Zickert, cuốn sách Học máy lượng tử thực hành với Python này nhằm mục đích giúp bạn trở thành chuyên gia về học máy lượng tử.
Bên trong bạn sẽ tìm thấy:
- Đi sâu vào các nguyên tắc cơ bản của học lượng tử, bao gồm nhưng không giới hạn ở qubit, cổng lượng tử và mạch lượng tử
- Cách ứng dụng máy vectơ hỗ trợ lượng tử (QSVM), máy lượng tử k-means và máy lượng tử Boltzmann vào các bài toán tối ưu hóa tổ hợp
- Ngoài ra, một số giải pháp thực tế cho các bài toán thường gặp như bài toán người bán hàng du lịch (TSP) và bài toán tối ưu hóa nhị phân không giới hạn bậc hai (QUBO)
- Cách tận dụng biến động lượng tử và giải quyết vấn đề bằng ủ lượng tử
- Ngoài ra, các thuật toán như Thuật toán tối ưu hóa gần đúng lượng tử (QAOA) và Bộ giải riêng lượng tử biến thiên (VQE)
- Cấu trúc điện toán lượng tử, ứng dụng trong thế giới thực và ví dụ thực tế
ML lượng tử với Python
Bạn có muốn nắm vững những kiến thức cơ bản về Học máy lượng tử không? Cuốn sách của Santanu Pattanayaka về máy lượng tử với Python là cuốn sách hoàn hảo cho các kỹ sư và những người đam mê QML.
Bên trong bạn sẽ học được:
- Các nguyên tắc cơ bản của tính toán ML lượng tử như ký hiệu Dirac, qubit và trạng thái Bell
- Các thuật toán dựa trên lượng tử như biến đổi Fourier lượng tử, ước tính pha và HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd)
- Cách sử dụng QML để giải quyết các vấn đề về tài chính, dự báo, gen, hậu cần chuỗi cung ứng, v.v.
- Ngoài các quá trình đoạn nhiệt lượng tử và tối ưu hóa dựa trên lượng tử
- Sử dụng bộ công cụ Qiskit của IBM và Cirq của Google Research để nghiên cứu các thuật toán điện toán lượng tử
- Sử dụng Python để triển khai nhiều thuật toán dựa trên lượng tử hơn và phân tích những thách thức chính của các ứng dụng trong đời thực
Nếu bạn không muốn dừng lại ở tài nguyên QML, hãy tiếp tục học bằng cách khám phá các nền tảng điện toán lượng tử sau:
Lượng tử IBM
Nhận quyền truy cập đám mây miễn phí vào điện toán lượng tử trực tuyến tiên tiến nhất với IBM Quantum.
Lý tưởng cho các nhà giáo dục, nhà phát triển và sinh viên, IBM cho phép bạn chạy các mạch lượng tử chỉ bằng cách đăng ký và nhận mã thông báo API.
Vì vậy, bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào trình mô phỏng 7-qubit tôi 5-qubit QPU nơi bạn có cơ hội học hỏi, phát triển và chạy chương trình. Ngoài ra, đây là những gì nền tảng lượng tử IBM cho phép:
- Tìm hiểu lập trình lượng tử với hướng dẫn từng bước
- Đồng thời sử dụng IBM Quantum Composer để xây dựng và trực quan hóa bằng đồ họa các mạch lượng tử trên phần cứng và trình mô phỏng lượng tử
- Viết mã, phát triển và tạo nguyên mẫu bằng Python với phòng thí nghiệm IBM Quantum, môi trường Notebook Jupyter hỗ trợ đám mây
Còn nữa. Bạn có thể đăng ký vào chương trình Nhà nghiên cứu và Nhà giáo dục Lượng tử. Ngoài ra, thư mục tài liệu của IBM cũng khá mạnh mẽ. Từ tài liệu về Quantum Composer dành cho người mới bắt đầu đến Qiskit Runtime dành cho nhà phát triển, bạn chắc chắn sẽ tìm thấy mọi thứ mình cần ở đây.
Hơn nữa, nếu bạn là giáo viên, bạn có thể sử dụng Field Guide để dạy các chủ đề. Ngoài việc thử các hướng dẫn của Phòng thí nghiệm lượng tử để tạo và thử nghiệm các thuật toán với tư cách là nhà nghiên cứu.
Vòng tròn của Google
Cirq của Google là một thư viện phần mềm Python có thể được sử dụng để xây dựng và tối ưu hóa các mạch lượng tử và chạy chúng trên phần cứng và trình mô phỏng lượng tử. Là nguồn mở hoàn toàn, nó cho phép bạn đạt được kết quả tiên tiến bằng cách sử dụng các bản tóm tắt được tạo cho máy tính lượng tử ngày nay.
Cirq hoàn hảo cho cả người mới bắt đầu và người dùng nâng cao và có các ưu đãi phù hợp với tất cả mọi người. Khi mới bắt đầu, bạn có thể học cách xây dựng và mô phỏng các mạch lượng tử để thực hiện các phép biến đổi.
Là người dùng nâng cao, Cirq cho phép bạn viết thuật toán tối ưu hóa lượng tử gần đúng cho phần cứng NISQ để tối ưu hóa các giải pháp không thể tưởng tượng được trong tính toán cổ điển. Hãy cùng xem các tính năng của Cirq Google Quantum AI có thể hỗ trợ bạn:
- Tìm hiểu các chiến lược chèn QML để xây dựng các mạch lượng tử mong muốn và cải thiện chúng
- Tìm hiểu cách xác định đồ đạc và thiết bị để xác định xem mạch QML có thiết thực và không có giới hạn vận hành hay không
- Mô phỏng bằng trình mô phỏng chức năng sóng Cirq hoặc qism và mô phỏng phần cứng lượng tử và máy lượng tử ảo
- Chạy thử nghiệm toàn diện trên các quy trình lượng tử của Google và xem lại mã của các trình mô phỏng trước đó
Điều khiến Cirq đáng tin cậy là các hướng dẫn chi tiết từng bước và hướng dẫn về tính năng. Từ việc tìm hiểu Cirq đến danh sách hay về các thuật toán lượng tử trong sách giáo khoa cho đến tìm hiểu chi tiết về Máy ảo lượng tử (QVM), bạn sẽ tìm hiểu tất cả những điều cần thiết.
Quan trọng nhất, bạn cũng có thể tìm hiểu cách triển khai thuật toán tối ưu hóa lượng tử trên phần cứng thực. Nhưng nó không phải là tất cả!
Vì đây là cộng đồng nguồn mở nên bạn có thể tham gia các cuộc họp hàng tuần và bắt đầu đóng góp cho nền tảng nguồn mở.
Amazon Phanh
Được thiết kế để tăng tốc nghiên cứu điện toán lượng tử, Amazon Braket là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn. Dưới đây là những tính năng quan trọng nhất:
- Sử dụng một bộ công cụ phát triển nhất quán để hoạt động trên máy tính lượng tử
- Tạo các thuật toán lượng tử trong đám mây đáng tin cậy và thử nghiệm chúng trong các trình mô phỏng hiệu suất cao
- Đổi mới với hướng dẫn kỹ thuật và các chuyên gia phòng thí nghiệm Amazon Giải pháp lượng tử
- Nghiên cứu các thuật toán và tiếp cận các chất siêu dẫn, các ion bị bẫy, các nguyên tử trung tính và các thiết bị quang tử để kiểm tra các thiết bị khác nhau
- Tạo phần mềm lượng tử hoặc phát triển nền tảng nguồn mở
Bạn có thể đăng ký Bậc miễn phí của AWS tại 1 năm hoặc bắt đầu nghiên cứu học thuật thông qua chương trình Tín dụng đám mây AWS dành cho nghiên cứu.
Đám mây lượng tử Azure
Dịch vụ đám mây bao gồm phần cứng, phần mềm lượng tử và danh mục công cụ đa dạng: đây là dịch vụ đám mây Azure Quantum. Nền tảng này cho phép những gì? Hãy xem:
- Nhận ý tưởng tốt hơn về việc thực thi các ứng dụng lượng tử với Công cụ ước tính tài sản lượng tử Azure
- Ngoài ra, kết hợp các phương pháp tính toán cổ điển và lượng tử để xây dựng các thuật toán lai
- Truy cập các tài nguyên học tập như Microsoft Learn, hướng dẫn Quantum Kata và các trường hợp sử dụng trong ngành để hiểu thế giới QML
Vì vậy, bạn có thể bắt đầu với quyền truy cập miễn phí vào bộ công cụ phát triển nguồn mở tương thích với Q#, Cirq và Qiskit.
bản tóm tắt
Mặc dù chúng tôi đã đề cập đến các khóa học QML nâng cao để giúp bạn cập nhật những gì đang diễn ra trong thế giới lượng tử, nhưng bạn có thể bắt đầu với những cuốn sách để giới thiệu có cấu trúc truyền thống về điện toán lượng tử.
Bạn cũng có thể tham khảo 4 nền tảng (IBM, Google Cirq, Amazon Brakt và Azure) để có trải nghiệm thực tế về máy học lượng tử với quyền truy cập vào phần cứng lượng tử và đám mây.
Hầu hết các nền tảng này đều là nguồn mở và nếu bạn đang tìm kiếm một cộng đồng để cùng phát triển thì chúng sẽ rất hoàn hảo!
Bạn cũng có thể xem các khóa học Khoa học dữ liệu tốt nhất.
