Explore l'Algorithme Quantum Approximate Optimization et son application dans la factorisation des entiers à l'aide d'un processeur quantique supraconducteur.
Explore l'information quantique sur les moments magnétiques, les spins, les propriétés observables et la polarisation des photons, mettant l'accent sur le rôle des matrices dans les mesures quantiques.
Explore l'utilisation de l'optique dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la multiplication de matrice aléatoire à grande échelle par diffusion multiple de la lumière.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Couvre la mise en œuvre d'un protocole de test Bell utilisant des qubits supraconducteurs pour démontrer l'intrication quantique sur une distance de 30 mètres.
Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore l'optimisation robuste dans la radiothérapie et les machines vectorielles de soutien, en mettant l'accent sur les scénarios les plus défavorables et l'utilisation de règles de décision linéaires.