У сучасному світі, де дані відіграють ключову роль, обмеження традиційних обчислювальних методів спонукають до пошуку нових підходів, зокрема квантового машинного навчання. Завдяки своїй здатності оперативно обробляти значні обсяги інформації, квантове машинне навчання відкриває перспективи для підвищення ефективності, вдосконалення процесів прийняття рішень, покращення розпізнавання закономірностей, посилення безпеки та створення передових моделей.
Хоча квантове машинне навчання все ще перебуває на етапі розвитку, воно обіцяє стати ключовою сферою майбутніх технологічних інновацій.
Тому, якщо ви цікавитесь квантовим машинним навчанням, саме час розпочати свій шлях навчання та глибоко вивчити всі його особливості. Нижче наведено ресурси, які допоможуть вам у цьому процесі. Для початку, розгляньмо основні поняття.
Що таке квантове машинне навчання?
Квантове машинне навчання є інтеграцією методів квантових обчислень у сферу машинного навчання. Google підкреслює, що квантове машинне навчання може вирішувати складні завдання, які є непосильними для традиційних комп’ютерів.
Квантове машинне навчання може бути корисним у різноманітних галузях, від управління логістикою до криптографії та інформаційних технологій.
Відмінності квантового машинного навчання
Квантове машинне навчання має кілька ключових відмінностей від класичного машинного навчання. Ось п’ять основних:
- Квантове машинне навчання оперує кубітами замість бітів, що забезпечує покращення в обробці даних.
- Квантові комп’ютери, використовуючи принципи суперпозиції та квантової заплутаності, здатні виконувати одночасно кілька складних обчислень.
- Квантове машинне навчання має значний потенціал для прискорення обчислень, а квантові комп’ютери можуть ефективно працювати з великими обсягами даних.
- У майбутньому квантове машинне навчання здатне забезпечити вдосконалені системи безпеки, прискорити розробку нових лікарських засобів і покращити роботу рекомендаційних систем.
Враховуючи швидкий розвиток квантового машинного навчання, варто скористатися наступними курсами, книгами та платформами для навчання:
Квантове машинне навчання: edX
Цей курс, розроблений Університетом Торонто, є чудовою відправною точкою для вивчення алгоритмів квантового машинного навчання та їхньої реалізації за допомогою Python.
Курс розрахований на 6-9 годин навчання на тиждень та пропонує гнучкий графік. Доступні два варіанти: платний, з необмеженим доступом до ресурсів та сертифікатом про завершення, та безкоштовний, для ознайомлення з матеріалами.
Викладає курс професор Петтер Віттек, який розповідає про сучасні квантові технології та їхні перспективи у порівнянні з класичними обчисленнями.
Ви отримаєте знання про варіаційні методи, гібридні класично-квантові алгоритми, моделювання ймовірнісних станів та функції ядра.
Крім того, ви навчитеся застосовувати такі алгоритми:
- Квантове перетворення Фур’є
- Оцінювання квантової фази
- Квантова фазова матриця
- Гаусові процеси
QC101 Квантові обчислення
Цей курс від Udemy розглядає квантову фізику через призму поляризованого світла.
Курс дає математичні основи квантових обчислень, вивчає квантову криптографію та надає досвід роботи з квантовими ресурсами IBM. Ви також навчитеся використовувати квантові машини опорних векторів для прогнозування на основі реальних даних.
Включає 12 годин відеоматеріалів, 10 статей та 5 додаткових ресурсів для завантаження. Ви навчитеся:
- Розробляти та симулювати квантові програми на IBM Qiskit і Microsoft Q#, використовуючи відладку.
- Аналізувати квантові схеми, використовуючи нотацію Дірака та моделі квантової фізики.
- Розуміти, як квантові обчислення можуть допомогти в штучному інтелекті, машинному навчанні та революціонізувати науку про дані.
Цей курс рекомендують компаніям по всьому світу для навчання своїх співробітників. Він складається з 17 розділів і 284 лекцій загальною тривалістю 12 годин.
Для проходження курсу необхідні базові знання математики та природничих наук, особливо булевої логіки, комплексних чисел, лінійної алгебри, теорії ймовірностей та статистики.
Квантове машинне навчання: OpenHPI
Цей безкоштовний курс від OpenHPI допоможе вам навчитися створювати базові та складні моделі квантового машинного навчання. Викладають його доктор Кріста Зуфаль, Жульєн Гакон і доктор Девід Саттер.
У курсі ви вивчите:
- Створення базових та розширених моделей навчання.
- Застосування Python та Qiskit для реалізації алгоритмів машинного навчання.
- Проблеми та перспективи розвитку квантового машинного навчання.
Курс підходить для студентів інформатики, ентузіастів квантового навчання та спеціалістів з машинного навчання. Він триває два тижні, після чого необхідно скласти підсумковий іспит.
На першому тижні розглядаються машини опорних векторів та варіаційні квантові класифікатори. На другому тижні вивчаються квантові генеративні змагальні мережі та квантові машини Больцмана, а також їх практичне застосування.
Всесвітня літня школа Qiskit
Цей безкоштовний ресурс квантового машинного навчання з відкритим кодом представлений у вигляді лекцій Qiskit на YouTube.
Колишня двотижнева літня школа тепер доступна як навчальна серія на YouTube, що складається з 25 епізодів тривалістю 1-2 години кожен. Курс включає 20 лекцій та 5 практичних занять.
В рамках курсу ви вивчите:
- Дослідження квантових програм.
- Основи квантових схем, алгоритмів та операцій квантових обчислень.
- Створення квантових класифікаторів та застосування квантових ядер на практиці.
- Передові алгоритми квантового машинного навчання, квантове обладнання, а також методи подолання плато та проблем навчання.
Якщо ви шукали надійні безкоштовні ресурси для початку вивчення QML, цей курс – відмінний вибір.
Машинне навчання за допомогою квантових комп’ютерів
Книга Марії Шульд та Франческо Петруччоне “Машинне навчання за допомогою квантових комп’ютерів” (2021) є чудовим ресурсом для поглибленого вивчення квантового машинного навчання.
У книзі розкриваються теоретичні та практичні аспекти, від короткострокових до стійких до відмов алгоритмів квантового навчання.
- Параметризовані квантові схеми.
- Гібридна оптимізація.
- Кодування даних.
- Карти квантових функцій.
- Методи ядра.
- Квантова теорія навчання.
- Квантові нейронні мережі.
Друге видання книги розглядає майбутні методи та алгоритми навчання квантової машини, виходячи за рамки методів навчання з учителем.
Практичний Quantum ML з Python
У книзі доктора Франка Зікерта “Практичне квантове машинне навчання за допомогою Python” представлено підхід до навчання квантового машинного навчання на практиці.
Ви дізнаєтеся про:
- Основи квантового навчання, включаючи кубіти, квантові вентилі та квантові схеми.
- Застосування квантових машин опорних векторів (QSVM), квантових k-середніх та квантових машин Больцмана до задач комбінаторної оптимізації.
- Розв’язання реальних задач, таких як задача комівояжера (TSP) та задача квадратичної необмеженої бінарної оптимізації (QUBO).
- Використання квантових флуктуацій та розв’язання проблем за допомогою квантового відпалу.
- Алгоритми, такі як Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) і Variational Quantum Eigensolver (VQE).
- Фреймворки квантових обчислень, реальні програми та практичні приклади.
Quantum ML з Python
Книга Сантану Паттанаяка “Quantum ML з Python” ідеально підходить для інженерів та ентузіастів QML, які бажають освоїти основи квантового машинного навчання.
У книзі ви знайдете:
- Основи квантових обчислень, такі як нотація Дірака, кубіти та стан Белла.
- Квантові алгоритми, такі як квантове перетворення Фур’є, фазова оцінка та HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd).
- Застосування QML для розв’язання проблем у фінансах, прогнозуванні, геноміці, логістиці ланцюга поставок та інших сферах.
- Квантові адіабатичні процеси та квантова оптимізація.
- Використання Qiskit від IBM та Cirq від Google Research для роботи з квантовими обчислювальними алгоритмами.
- Реалізацію алгоритмів на основі Quantum на Python та їх застосування до реальних задач.
Якщо ви хочете розширити свої знання про QML, скористайтеся наступними платформами для квантових обчислень:
IBM Quantum
IBM Quantum надає безкоштовний хмарний доступ до передових квантових комп’ютерів онлайн.
Платформа ідеально підходить для викладачів, розробників та студентів, дозволяючи запускати квантові схеми після реєстрації та отримання API-токена.
Ви отримаєте доступ до симуляторів та 7-кубітних і 5-кубітних QPU, що дозволить вам навчатися, розробляти та запускати програми. Квантова платформа IBM дозволяє:
- Вивчати квантове програмування, використовуючи покрокові інструкції.
- Використовувати IBM Quantum Composer для створення та візуалізації квантових схем на квантовому обладнанні та симуляторах.
- Кодувати, програмувати та створювати прототипи за допомогою Python у середовищі Jupyter Notebook у лабораторії IBM Quantum.
Крім того, є програми Quantum Researcher та Educator. Каталог документації IBM також є досить корисним. Від документації Quantum Composer для початківців до Qiskit Runtime для розробників, тут ви знайдете все необхідне.
Викладачі можуть використовувати Field Guide для навчання, а дослідники – навчальні посібники Quantum lab для створення та тестування алгоритмів.
Google Cirq
Cirq від Google – це Python-бібліотека для створення, оптимізації та запуску квантових схем на квантовому обладнанні та симуляторах. Відкритий код дозволяє досягати сучасних результатів за допомогою абстракцій, створених для сучасних квантових комп’ютерів.
Cirq підходить для початківців і досвідчених користувачів. Початківці можуть навчитися створювати та симулювати квантові схеми.
Досвідчені користувачі можуть використовувати Cirq для написання квантового наближеного алгоритму оптимізації для апаратного забезпечення NISQ з метою розв’язання задач, неможливих для класичних обчислень. Функції Cirq від Google Quantum AI дозволяють:
- Досліджувати стратегії вставки QML для створення квантових схем та їхнього покращення.
- Визначати пристрої та апаратне забезпечення для оцінки практичності та обмежень схем QML.
- Симулювати за допомогою Cirq або симулятора хвильової функції qism, імітувати квантове обладнання та квантову віртуальну машину.
- Проводити наскрізні експерименти з квантовими процесами Google та переглядати код попередніх симуляторів.
Cirq пропонує детальні навчальні посібники та інструкції. Ви вивчите основи роботи з Cirq, квантові алгоритми та особливості квантової віртуальної машини (QVM).
Ви також навчитеся впроваджувати алгоритми квантової оптимізації на реальному обладнанні.
Крім того, ви можете приєднатися до щотижневих зустрічей та робити внесок у розвиток фреймворку з відкритим кодом.
Amazon Braket
Amazon Braket є повністю керованою службою для прискорення досліджень у галузі квантових обчислень. Основні функції:
- Використання послідовного набору інструментів розробки для роботи на квантових комп’ютерах.
- Створення квантових алгоритмів у захищеному хмарному середовищі та їх тестування у високопродуктивних симуляторах.
- Впровадження інновацій за допомогою технічних консультацій експертів лабораторій Amazon Quantum Solutions.
- Дослідження алгоритмів та доступ до надпровідних, іонних, нейтральних атомних та фотонних пристроїв для тестування різного обладнання.
- Створення квантового програмного забезпечення або розробка фреймворків з відкритим кодом.
Ви можете скористатися безкоштовним рівнем AWS протягом 1 року або почати наукові дослідження в рамках програми AWS Cloud Credit for Research.
Квантова хмарна служба Azure
Azure Quantum – це хмарна служба, яка включає квантове обладнання, програмне забезпечення та різноманітні інструменти. Платформа дозволяє:
- Отримати краще розуміння виконання квантових програм за допомогою інструменту оцінки квантових ресурсів Azure.
- Поєднувати класичні та квантові методи обчислень для створення гібридних алгоритмів.
- Отримати доступ до навчальних ресурсів, таких як Microsoft Learn, навчальні посібники Quantum Kata та промислові приклади використання для розуміння світу QML.
Ви можете почати роботу з безкоштовним доступом до набору для розробки з відкритим кодом, сумісного з Q#, Cirq і Qiskit.
Резюме
Ми обговорили навчальні курси QML, які допоможуть вам бути в курсі подій у квантовому світі. Для початку ви можете звернутися до книг, щоб отримати класичні знання про квантові обчислення.
Ви також можете вивчити чотири платформи (IBM, Google Cirq, Amazon Braket та Azure), щоб отримати практичний досвід навчання квантової машини з доступом до квантового обладнання та хмари.
Більшість цих платформ є відкритими, що робить їх ідеальними для розвитку у спільноті.
Ви також можете ознайомитися з найкращими курсами з Data Science.