Chia Sẻ Khóa Học Quantum Computing & Quantum Machine Learning Với Python (2026) [Khóa 5050 A]
17 tháng 10 2026
/
No Comments
Làm chủ các qubit, gate, Qiskit, Grover và Shor, sau đó build các quantum machine learning model với PennyLane và Python.
Những gì bạn sẽ học:
- ✓ Giải thích rõ ràng và chính xác về qubit, superposition, entanglement, interference và measurement.
- ✓ Sử dụng đại số tuyến tính trong quantum computing: số phức, ký hiệu Dirac, ma trận unitary và tích tensor.
- ✓ Xây dựng, mô phỏng, transpile và chạy các quantum circuit bằng Python với Qiskit 1.x, Qiskit Aer và Qiskit Runtime.
- ✓ Triển khai teleportation, superdense coding, Deutsch-Jozsa, Grover search, quantum Fourier transform, phase estimation và thuật toán Shor.
- ✓ Chạy các thử nghiệm trên quantum hardware thực tế, model noise và áp dụng các kỹ thuật error-mitigation.
- ✓ Giải thích các nguyên lý quantum error correction, từ repetition code đến surface code.
- ✓ Encode classical data thành các quantum state, đồng thời build các variational quantum classifier và quantum kernel model với PennyLane và Qiskit Machine Learning.
- ✓ Train các hybrid quantum-classical model với PyTorch, và giải quyết các bài toán tối ưu hóa với VQE và QAOA.
- ✓ So sánh các quantum model một cách khách quan với các classical baseline, đồng thời và đánh giá các tuyên bố về lợi thế lượng tử.
- ✓ Hoàn thành 4 project khóa học sẵn sàng cho portfolio và lập kế hoạch phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ lượng tử.
Điện toán lượng tử (Quantum computing) đang dần bước ra khỏi physics lab để xuất hiện trên laptop của các developer. Ngày nay, bạn có thể viết một chương trình lượng tử bằng Python, chạy nó trên trình mô phỏng trong vài giây, và gửi nó tới phần cứng lượng tử thực thông qua cloud. Khóa học này mang đến cho bạn một lộ trình rõ ràng, chặt chẽ và thân thiện với người mới bắt đầu - từ qubit đầu tiên cho đến training các hybrid quantum machine learning model.
Điểm khác biệt của khóa học này:
- ✓ Từ zero đến nâng cao trong một lộ trình duy nhất: Chúng ta bắt đầu với bức tranh toàn cảnh và toán học nền tảng (số phức, vector, ma trận, tích tensor), sau đó tiến lên các quantum gate, circuit, entanglement, các thuật toán chính, phần cứng thực và quantum machine learning.
- ✓ Code-first & current: Mọi khái niệm đều được hỗ trợ bởi code Python sử dụng Qiskit 1.x (circuit, primitive, Aer simulation, transpilation, Qiskit Runtime) và PennyLane với PyTorch cho quantum machine learning.
- ✓ Thẳng thắn về những gì quantum có thể và không thể làm: Bạn sẽ học cách phân biệt ưu thế lượng tử thực sự với những lời phóng đại: tốc độ tăng trưởng nào là cấp số nhân, cái nào là đa thức bậc hai, cái nào là heuristic, và cách đánh giá công bằng các quantum model so với các mô hình cổ điển mạnh mẽ.
- ✓ Real hardware & Real noise: Bạn sẽ chạy các mạch trên các quantum processor thực tế, measure noise, áp dụng các kỹ thuật error-mitigation và hiểu cách hoạt động của quantum error correction.
- ✓ Dự án thực tế cho portfolio: Bốn capstone project (algorithm toolkit, thí nghiệm noise-aware hardware, hybrid quantum classifier, và QAOA portfolio optimiser) cung cấp cho bạn sản phẩm thực tế để trình bày với nhà tuyển dụng.
Nội dung bên trong khóa học:
- ✓ 12 học phần, 24 giờ video bài giảng, mỗi video dài từ 5 đến 15 phút.
- ✓ Hơn 15 coding lab thực hành và 4 capstone project.
- ✓ Một quiz với phần giải thích chi tiết đáp án ở cuối mỗi học phần.
- ✓ Hướng dẫn setup và code bạn có thể chạy trên một simulator miễn phí hoặc trên các gói miễn phí của phần cứng lượng tử thực.
Cấu trúc khóa học:
- ✓ 01. Giới thiệu về Quantum Computing.
- ✓ 02. Toán học thiết yếu và Đại số tuyến tính.
- ✓ 03. Qubit, Superposition & Measurement.
- ✓ 04. Quantum Gate & Circuit.
- ✓ 05. Python, Qiskit & Quantum Simulator.
- ✓ 06. Entanglement & Quantum Protocol.
- ✓ 07. Quantum Algorithm: Grover, QFT & Shor.
- ✓ 08. Real Quantum Hardware, Noise & Error Correction.
- ✓ 09. Machine Learning Foundation & Data Encoding.
- ✓ 10. Quantum Machine Learning với PennyLane & Qiskit.
- ✓ 11. Hybrid Quantum-Classical AI & Optimization.
- ✓ 12. Các Capstone Project và Lộ trình nghề nghiệp.
Không yêu cầu bằng cấp về vật lý. Nếu bạn biết viết Python cơ bản và nhớ đại số cấp trung học phổ thông, khóa học này sẽ dạy bạn tất cả những phần còn lại, từng bước một.
Khóa học này dành cho:
- ✓ Software developer và lập trình viên Python muốn bổ sung quantum computing vào bộ kỹ năng của họ.
- ✓ Data scientist & machine learning engineer tò mò về quantum machine learning & hybrid AI.
- ✓ Sinh viên ngành khoa học máy tính, vật lý, toán học hoặc kỹ thuật đang tìm kiếm một khóa giới thiệu thực tế, chú trọng vào code.
- ✓ Các researcher và chuyên gia kỹ thuật cần đánh giá quantum computing cho tổ chức của mình.
- ✓ Những người học tò mò muốn tìm kiếm một lộ trình chặt chẽ nhưng thân thiện với người mới bắt đầu, đi từ những nguyên lý đầu tiên cho đến các chủ đề nâng cao.