Titre original :
An Introduction to Quantum Machine Learning for Engineers
Contenu du livre :
Cette monographie est motivée par un certain nombre de développements récents qui semblent définir un nouveau rôle possible pour les chercheurs ayant un profil d'ingénieur. Tout d'abord, il existe désormais plusieurs bibliothèques logicielles - telles que Qiskit d'IBM, Cirq de Google et PennyLane de Xanadu - qui rendent la programmation d'algorithmes quantiques plus accessible, tout en fournissant également un accès en nuage à de véritables ordinateurs quantiques. Deuxièmement, un nouveau cadre émerge pour la programmation d'algorithmes quantiques à exécuter sur le matériel quantique actuel : l'apprentissage automatique quantique.
Dans l'ère quantique bruyante à échelle intermédiaire (NISQ) actuelle, l'apprentissage automatique quantique apparaît comme un paradigme dominant pour programmer des ordinateurs quantiques basés sur des portes. Dans l'apprentissage automatique quantique, les portes d'un circuit quantique sont paramétrées et les paramètres sont réglés par optimisation classique sur la base de données et de mesures des sorties du circuit. Les circuits quantiques paramétrés (PQC) peuvent traiter efficacement des problèmes d'optimisation combinatoire, mettre en œuvre des modèles génératifs probabilistes et effectuer des inférences (classification et régression).
Cette monographie constitue une introduction autonome à l'apprentissage automatique quantique pour un public d'ingénieurs ayant des connaissances en probabilités et en algèbre linéaire. Elle décrit d'abord le contexte, les concepts et les outils nécessaires pour décrire les opérations et les mesures quantiques. Elle couvre ensuite les circuits quantiques paramétrés, l'eigensolver quantique variationnel, ainsi que les formulations d'apprentissage automatique quantique supervisé et non supervisé.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781638280583 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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