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Temario del curso

Fundamentos de la computación cuántica

  • Conceptos clave para el desarrollo de algoritmos cuánticos
  • Comprensión sobre qubits, puertas lógicas y mediciones
  • El papel que desempeñan los circuitos cuánticos en el procesamiento de datos

Introducción a Google Willow

  • Exploración del entorno de trabajo de Willow
  • Trabajo con simuladores y hardware cuántico
  • Gestión de tareas y recursos computacionales

Elaboración de circuitos cuánticos

  • Diseño de circuitos con parámetros configurables
  • Modificación de puertas lógicas y operaciones básicas
  • Ejecución de circuitos sencillos en Willow

Implementación de algoritmos cuánticos fundamentales

  • Construcción de algoritmos como el de Grover y la Transformada Cuántica de Fourier
  • Análisis del comportamiento de dichos algoritmos al ejecutarse en hardware real
  • Comparación entre el rendimiento obtenido mediante métodos clásicos y cuánticos

Diseño avanzado de algoritmos cuánticos

  • Desarrollo de circuitos adaptados a problemas concretos
  • Aplicación de técnicas para reducir efectos indeseados como el ruido cuántico
  • Escalado y optimización del número de pasos requeridos en los circuitos

Flujos de trabajo híbridos: cuántico-clásicos

  • Uso de librerías de Python para coordinar tareas entre entornos clásicos y cuánticos
  • Integración del código convencional con las ejecuciones realizadas en Willow
  • Creación de componentes algorítmicos reutilizables

Pruebas, depuración y optimización

  • Depuración de circuitos mediante herramientas de simulación
  • Evaluación detallada del desempeño de los algoritmos cuánticos
  • Aplicación de estrategias efectivas para mejorar el rendimiento general

Despliegue final de los algoritmos cuánticos

  • Envío de tareas mediante la interfaz de Willow
  • Revisión detallada de los resultados obtenidos tras la ejecución
  • Iteración continua para perfeccionar aún más dichos algoritmos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos básicos de programación
  • Experiencia previa con Python o lenguajes similares
  • Familiaridad inicial con los principios fundamentales de la computación cuántica

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Investigadores en el campo de la Inteligencia Artificial
  • Científicos de datos que trabajan con tecnologías emergentes
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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