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Temario del curso
Fundamentos de la computación cuántica
- Conceptos cuánticos clave para el desarrollo de algoritmos
- Comprensión de cúbits, puertas y mediciones
- El papel de los circuitos cuánticos en la computación
Introducción a Google Willow
- Exploración del espacio de trabajo de Willow
- Trabajo con simuladores y hardware cuántico
- Gestión de tareas y recursos computacionales
Construcción de circuitos cuánticos
- Diseño de circuitos parametrizados
- Manipulación de puertas y operaciones
- Ejecución de circuitos simples en Willow
Implementación de algoritmos cuánticos esenciales
- Construcción de algoritmos como el de Grover y la QFT
- Análisis del comportamiento de los algoritmos en el hardware
- Comparación del rendimiento clásico y cuántico
Diseño de algoritmos avanzados
- Creación de circuitos específicos para problemas
- Integración de técnicas de mitigación de ruido
- Escala y optimización de la profundidad de los circuitos
Flujos de trabajo cuántico-clásicos híbridos
- Uso de librerías de Python para orquestar flujos de trabajo
- Conexión de código clásico con ejecuciones de Willow
- Construcción de componentes algorítmicos reutilizables
Pruebas, depuración y optimización
- Depuración de circuitos utilizando herramientas de simulador
- Perfiles de rendimiento de algoritmos cuánticos
- Aplicación de estrategias de optimización
Despliegue de algoritmos cuánticos
- Envío de tareas a través de la interfaz de Willow
- Revisión de los resultados de la ejecución
- Iteración sobre las mejoras del algoritmo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos fundamentales de programación
- Experiencia con Python o lenguajes similares
- Conocimiento básico de los principios de la computación cuántica
Público objetivo
- Desarrolladores
- Investigadores en IA
- Científicos de datos que trabajan con tecnologías emergentes
14 Horas