Kvantové strojové učení s Pythonem: Použití Cirq z Google Research a IBM Qiskit

Recenze čtenářů

Kniha má poskytnout vhled do kvantového strojového učení, ale do značné míry nesplňuje očekávání, protože obsahuje spíše snadno dostupný materiál než hluboké návody nebo originální obsah. Nejlépe se hodí pro odborníky z praxe, kteří již mají určité zázemí v oblasti kvantových počítačů. Nabízí sice užitečné informace, ale postrádá originalitu a hloubku, takže je méně cenná pro ty, kteří již mají znalosti v oboru.

⬤ Některý obsah je dobře napsaným úvodním materiálem
⬤ užitečným pro praktiky, kteří se chtějí naučit kvantovou informatiku
⬤ pokrývá základní témata kvantového strojového učení.

⬤ Postrádá hloubku a originalitu
⬤ většinou se jedná o sbírku existujících zdrojů
⬤ mnoho překlepů
⬤ špatné vysvětlení kódu
⬤ vyžaduje zlepšení pedagogických aspektů
⬤ nemusí se vyplatit zakoupit těm, kteří jsou s tématem obeznámeni.

(na základě 6 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Quantum Machine Learning with Python: Using Cirq from Google Research and IBM Qiskit

Obsah knihy:

Rychle rozšiřte základy kvantových výpočtů a kvantového strojového učení a související matematiky a vystavte je různým případům použití, které lze řešit pomocí kvantových algoritmů. Tato kniha vysvětluje kvantové výpočty, které využívají kvantově mechanické vlastnosti subatomárních částic. Zabývá se také kvantovým strojovým učením, které může pomoci řešit některé z nejnáročnějších problémů mimo jiné v oblasti prognózování, finančního modelování, genomiky, kybernetické bezpečnosti, logistiky dodavatelského řetězce a kryptografie.

Na začátku se seznámíte se základními pojmy kvantové informatiky, jako jsou Diracovy notace, qubity a Bellův stav, a poté s postuláty a matematickými základy kvantové informatiky. Jakmile bude základ vytvořen, ponoříte se do kvantových algoritmů, včetně kvantové Fourierovy transformace, fázového odhadu a HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd).

Poté se seznámíte s kvantovým strojovým učením a kvantovými algoritmy založenými na hlubokém učení, jakož i s pokročilými tématy kvantových adiabatických procesů a optimalizace založené na kvantových procesech. V celé knize jsou v jazyce Python implementovány různé algoritmy kvantového strojového učení a kvantových výpočtů s využitím sady nástrojů Qiskit od IBM a Cirq od Google Research.

Co se naučíte

⬤ Pochopit kvantové výpočty a kvantové strojové učení.

⬤ Prozkoumáte rozmanité oblasti a scénáře, ve kterých lze použít řešení kvantového strojového učení.

⬤ Rozvíjet odborné znalosti v oblasti vývoje algoritmů v různých rámcích kvantového počítání.

⬤ Přehled hlavních výzev při budování rozsáhlých kvantových počítačů a používání jejich různých technik.

Pro koho je tato kniha určena

Nadšencům do strojového učení a inženýrům, kteří chtějí rychle rozšířit kvantové strojové učení.