• Duración:
    5 semanas
  • Dedicación:
    5–6 horas por semana
  • Precio:

    GRATIS
    Agregar un Certificado Verificado por $750 USD

  • Institución
  • Tema:
  • Nivel:
    Advanced
  • Idioma:
    English
  • Transcripción de video:
    English
  • Tipo de curso:
    Al ritmo del instructor

Prerrequisitos

This course is designed for students who have an undergraduate degree in engineering or the physical sciences, specifically differential equations, and linear algebra.

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

A unique course that connects three diverse fields using the unifying concept of a state-space with 2^N dimensions defined by N binary bits. We start from the seminal concepts of statistical mechanics like entropy, free energy and the law of equilibrium that have been developed with the purpose of describing interacting systems occurring in nature. We then move to the concept of Boltzmann machines (BM) which are interacting systems cleverly engineered to solve important problems in machine learning. Finally, we move to engineered quantum systems stressing the phenomenon of quantum interference which can lead to awesome computing power.

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • Boltzmann Law
  • Boltzmann Machines
  • Transition Matrix
  • Quantum Boltzmann Law
  • Quantum Gates

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios

Week 1: Boltzmann Law

1.1 State Space

1.2 Boltzmann Law

1.3 Shannon Entropy

1.4 Free Energy

1.5 Self-consistent Field

1.6 Summary for Exam 1

Week 2: Boltzmann Machines

2.1. Binary Stochastic Neuron

2.2. Orchestrating Interactions

2.3. Optimization

2.4. Inference

2.5. Learning

Week 3: Transition Matrix

3.1. Markov Chain Monte Carlo

3.2. Gibbs Sampling

3.3. Sequential versus Simultaneous

3.4. Bayesian Networks

3.5. Feynman Paths

3.6 Summary for Exam 2

Week 4: Quantum Boltzmann Law

4.1. Quantum Spins

4.2. One q-bit Operations

4.3. Spin-spin Interactions

4.4. Two q-bit Operations

4.5. Quantum Annealing

Week 5: Quantum Transition Matrix

5.1. Adiabatic to Gated Computing

5.2. Hadamard Gates

5.3. Grover Search

5.4. Shor's Algorithm

5.5. Feynman Paths

5.6 Summary for Exam 3

Epilogue

Conoce a tus instructores

Supriyo Datta
Thomas Duncan Distinguished Professor of Electrical and Computer Engineering, NAE member
Purdue University
Shuvro Chowdhury
PhD Student
Purdue University

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¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas de uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.