Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/psiket_academy/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
مدرسه‌ کوانتوم سایکت | Telegram Webview: psiket_academy/783 -
Telegram Group & Telegram Channel
#آوانما

دوستان و همراهان عزیز آوانما، سلام!
😍
💡این هفته ترجمه و زیرنویس قسمت آخر دوره آموزشی الگوریتم‌های کوانتومی با Qiskit را منتشر کردیم. امیدواریم این دوره را دنبال کرده و از تماشای آن لذت برده باشید. در این دوره با ساختار برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های کوانتومی آشنا شدیم و یاد گرفتیم چگونه می‌توان آن‌ها را با استفاده از کتابخانه Qiskit پیاده‌سازی کرد.

🔗لینک دسترسی به ویدئو:
🔑(راهنما: در سایت بخش "آموزش Qiskit فصل دوم (الگوریتم ها در Qiskit)")
سایتآپارات

🔹در قسمت اول به بررسی کاربردهای الگوریتم‌های کوانتومی و برتری‌
های آن‌ها نسبت به نسخه‌های کلاسیکی پرداختیم.

🔸در قسمت دوم، نحوه نصب Qiskit را یاد گرفتیم و اولین برنامه کوانتومی خود، یعنی "Hello Quantum World" را نوشتیم و اجرا کردیم.

🔹
قسمت سوم به الگوریتم جستجوی کوانتومی یا گروور اختصاص داشت که می‌تواند یک لیست N تایی را در زمان √N جستجو کند.

🔸در قسمت چهارم، الگوریتم‌های کوانتومی وردشی را بررسی کردیم که برای یافتن کمترین مقدار یک متغیر استفاده می‌شوند و در شبیه‌سازی مولکول‌ها و حوزه شیمی کوانتومی کاربردهای زیادی دارند.

🔹در قسمت پنجم، یکی از کاربردهای الگوریتم گروور را بررسی کردیم که مربوط به حل مسئله مهمانی شام بود.

🔸 در قسمت ششم، به یادگیری ماشین کوانتومی رسیدیم که نقطه اوج این دوره بود. ابتدا با مفهوم فضای ویژگی یا "Feature Space" آشنا شدیم و سپس یاد گرفتیم چگونه می‌توان یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یعنی ماشین بردار پشتیبان یا "Support Vector Machine"، را با رویکرد کوانتومی و با استفاده از کتابخانه Qiskit پیاده‌سازی کرد.

🔹در قسمت هفتم، معروف‌ترین الگوریتم حوزه محاسبات کوانتومی، یعنی الگوریتم فاکتورگیری شور را بررسی کردیم. این الگوریتم و کاربردهای آن در حوزه رمزنگاری و امنیت اطلاعات را توضیح دادیم و در نهایت آن را با Qiskit پیاده‌سازی کردیم.

🚀برنامه‌ی آینده:
قدم بعدی ما در آوانما، شروع یک دوره جدید است. این‌بار می‌خواهیم کتابخانه Qiskit را به‌صورت تخصصی و با جزئیات بیشتر بررسی کنیم. نام این دوره "آموزش Qiskit نسخه ۱" است. نسخه ۱ این کتابخانه، جدیدترین ورژن آن بوده و با امکانات پیشرفته‌ و انعطاف‌پذیری بسیار بیشتر نسبت به نسخه‌های قبلی ارائه شده است. در این ورژن، قابلیت‌های پیشرفته‌ای در حوزه‌های یادگیری ماشین کوانتومی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، الگوریتم‌های وردشی و موارد دیگر اضافه شده است.

از همراهی شما در این دوره سپاسگزاریم و منتظر حضور شما در دوره جدید هستیم. زودتر از آنچه تصور می‌کنید! 😊🙏



group-telegram.com/psiket_academy/783
Create:
Last Update:

#آوانما

دوستان و همراهان عزیز آوانما، سلام!
😍
💡این هفته ترجمه و زیرنویس قسمت آخر دوره آموزشی الگوریتم‌های کوانتومی با Qiskit را منتشر کردیم. امیدواریم این دوره را دنبال کرده و از تماشای آن لذت برده باشید. در این دوره با ساختار برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های کوانتومی آشنا شدیم و یاد گرفتیم چگونه می‌توان آن‌ها را با استفاده از کتابخانه Qiskit پیاده‌سازی کرد.

🔗لینک دسترسی به ویدئو:
🔑(راهنما: در سایت بخش "آموزش Qiskit فصل دوم (الگوریتم ها در Qiskit)")
سایتآپارات

🔹در قسمت اول به بررسی کاربردهای الگوریتم‌های کوانتومی و برتری‌
های آن‌ها نسبت به نسخه‌های کلاسیکی پرداختیم.

🔸در قسمت دوم، نحوه نصب Qiskit را یاد گرفتیم و اولین برنامه کوانتومی خود، یعنی "Hello Quantum World" را نوشتیم و اجرا کردیم.

🔹
قسمت سوم به الگوریتم جستجوی کوانتومی یا گروور اختصاص داشت که می‌تواند یک لیست N تایی را در زمان √N جستجو کند.

🔸در قسمت چهارم، الگوریتم‌های کوانتومی وردشی را بررسی کردیم که برای یافتن کمترین مقدار یک متغیر استفاده می‌شوند و در شبیه‌سازی مولکول‌ها و حوزه شیمی کوانتومی کاربردهای زیادی دارند.

🔹در قسمت پنجم، یکی از کاربردهای الگوریتم گروور را بررسی کردیم که مربوط به حل مسئله مهمانی شام بود.

🔸 در قسمت ششم، به یادگیری ماشین کوانتومی رسیدیم که نقطه اوج این دوره بود. ابتدا با مفهوم فضای ویژگی یا "Feature Space" آشنا شدیم و سپس یاد گرفتیم چگونه می‌توان یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یعنی ماشین بردار پشتیبان یا "Support Vector Machine"، را با رویکرد کوانتومی و با استفاده از کتابخانه Qiskit پیاده‌سازی کرد.

🔹در قسمت هفتم، معروف‌ترین الگوریتم حوزه محاسبات کوانتومی، یعنی الگوریتم فاکتورگیری شور را بررسی کردیم. این الگوریتم و کاربردهای آن در حوزه رمزنگاری و امنیت اطلاعات را توضیح دادیم و در نهایت آن را با Qiskit پیاده‌سازی کردیم.

🚀برنامه‌ی آینده:
قدم بعدی ما در آوانما، شروع یک دوره جدید است. این‌بار می‌خواهیم کتابخانه Qiskit را به‌صورت تخصصی و با جزئیات بیشتر بررسی کنیم. نام این دوره "آموزش Qiskit نسخه ۱" است. نسخه ۱ این کتابخانه، جدیدترین ورژن آن بوده و با امکانات پیشرفته‌ و انعطاف‌پذیری بسیار بیشتر نسبت به نسخه‌های قبلی ارائه شده است. در این ورژن، قابلیت‌های پیشرفته‌ای در حوزه‌های یادگیری ماشین کوانتومی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، الگوریتم‌های وردشی و موارد دیگر اضافه شده است.

از همراهی شما در این دوره سپاسگزاریم و منتظر حضور شما در دوره جدید هستیم. زودتر از آنچه تصور می‌کنید! 😊🙏

BY مدرسه‌ کوانتوم سایکت




Share with your friend now:
group-telegram.com/psiket_academy/783

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. Telegram users are able to send files of any type up to 2GB each and access them from any device, with no limit on cloud storage, which has made downloading files more popular on the platform. Investors took profits on Friday while they could ahead of the weekend, explained Tom Essaye, founder of Sevens Report Research. Saturday and Sunday could easily bring unfortunate news on the war front—and traders would rather be able to sell any recent winnings at Friday’s earlier prices than wait for a potentially lower price at Monday’s open. But Kliuchnikov, the Ukranian now in France, said he will use Signal or WhatsApp for sensitive conversations, but questions around privacy on Telegram do not give him pause when it comes to sharing information about the war. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies.
from sg


Telegram مدرسه‌ کوانتوم سایکت
FROM American