Detalle

Entre ellos, destacan los que utilizan el enfoque del quantum annealing y los que se basan en el uso de circuitos variacionales. En este curso, se introducirá el modelo de circuitos cuánticos, con especial atención a las puertas cuánticas necesarias para construir circuitos variacionales, así como el método del quantum annealing. Ambos modelos serán usados para mostrar aplicaciones concretas en el campo de la optimización y del quantum machine learning, incluyendo la construcción de soluciones aproximadas de problemas de optimización combinatoria (mediante quantum annealing y con algoritmos basados en circuitos como el Variational Quantum Eigensolver y el Quantum Approximate Optimization Algorithm), el desarrollo de algoritmos de clasificación (Quantum Support Vector Machines, Quantum Neural Networks...), la creación de modelos generativos (Quantum Generative Adversarial Networks) y el aprendizaje reforzado.