Algorithme d’apprentissage machine quantique - version en français

Xanadu

https://www.xanadu.ai/

Informations pratiques

Micro-stage offert en collaboration avec l'entreprise Xanadu et l'Institut Quantique.

Tu dois avoir suivi Introduction 1 à la programmation quantique (ou équivalent) et avoir des connaissances en Python afin de t'inscrire !

 

Cette activité est offerte en français.

 

Un micro-stage complété te permet d’obtenir une attestation de réussite de l'Institut Quantique.

Description

Les algorithmes variationnels quantiques (AVQ) permettent de tirer parti des ordinateurs quantiques actuels qui sont caractérisés par un nombre limité de qubits et la présence de bruit. Parmi les applications qui se prêtent le mieux aux AVQ on retrouve l’apprentissage-machine dont l’objectif est d’entraîner un modèle à partir des données. Ce micro-stage offrira une introduction à l’implémentation et à l’entraînement de classificateurs variationnels quantiques (CVQ) en utilisant le kit de développement logiciel Qiskit.

Profils des présentateurs

  • Olivier Nahman-Lévesque - Développeur en informatique quantique
  • Isabelle Viarouge - Développeuse en informatique quantique

Objectifs

Ordre du jour :

Accueil et présentation du plan de cours (10 minutes) 
Présentation de recherche actuelle en informatique quantique par l’entreprise (10 minutes)  
Partie 1 (75 min)

  • Définition du problème de classification binaire en apprentissage automatique
  • Concepts de base en informatique quantique
  • Qubits, portes quantiques et circuits quantiques
  • Implémentation de circuits quantiques à l’aide de Python et de la librairie Qiskit
  • Interprétation du résultat de mesure d’un circuit quantique
  • Lab 1 : Programmation Qiskit
  • Projection de données classiques dans l’espace des caractéristiques quantique
  • Présentation de stratégies de projection de données classiques dans des états quantiques
  • Lab 2 : Encodage de données

 

Partie 2 (75 min)

  • Classificateur quantique
  • Mesure et classification
  • Lab3 : Implémentation d’un classificateur quantique
  • Méthode variationnelle
  • Entraînement d’un classificateur quantique variationnel
  • Présentation et utilisation du module QML de Qiskit
  • Lab 4 : Utilisation du module QML de Qiskit
  • Perspectives en apprentissage automatique quantique

Format

  • 100% virtuel 
  • Gratuit
  • En français

Critères d’inscription

Avoir suivi Introduction 1 à la programmation quantique (ou équivalent) et avoir des connaisances en Python pour vous inscrire !

 

Être un(e) étudiant(e) de niveau postsecondaire inscrit dans un établissement d'enseignement canadien.

Exigences pour réussir le micro-stage

  • Être présent pour la durée totale du micro-stage
  • Le travail peut être rédigé en anglais ou en français
  • Compléter et soumettre le travail avant le 26 novembre 2024 à 21:00 (HAE)

Avantages

  • Comprendre un algorithme de QML pour la classification
  • Cartographier le problème
  • Lancer le circuit sur un simulateur

Conditions

*Cette activité est rendue possible grâce à l’obtention de fonds fédéraux provenant d’Emploi Développement Social Canada (EDSC).

Ce micro-stage est complet

Salle

En ligne

Niveau

Collégial/CEGEP et universitaire

Date de début

2024-11-25

Heure de début

18h00

Durée

3h

Coût

Gratuit

Nombre de places

Limité

Langue(s)

Français | French

Rémunération

50$ *des conditions s’appliquent

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