Introducción a computación cuántica: De la teoría a la práctica - UPC

Curso

Introducción a computación cuántica: De la teoría a la práctica - UPC

Facultad de Ingeniería
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La aplicación de los principios de la mecánica cuántica a la informática es el campo de estudio de la Computación Cuántica. La computación cuántica es una tecnología emergente que en el futuro tendrá el potencial de cambiar el mundo tal como lo conocemos. Grandes esfuerzos se realizan actualmente para el avance de esta tecnología, y existe un interés creciente en academia e industria de producir algoritmos y simulaciones adecuadas para las tecnologías de hardware en el estado actual. En este curso, los estudiantes van a adquirir conocimiento sobre las oportunidades y desafíos que presenta la computación cuántica, además de haberse familiarizado con la aplicación práctica de algoritmos cuánticos. 

El profesor principal es Daniel Sierra-Sosa, profesor asistente de Hood College en Estados Unidos, Qiskit Advocate e instructor del IBM SkillsBuild for Academia en computación cuántica, criptografia, ciencia de datos e inteligencia artificial. Tiene experiencia desarrollando cursos introductorios en este tema con un balance entre la teoría y la práctica.

El material desarrollado en este curso incluirá recursos de IBM Quantum Learning. Así que el estudiante que apruebe exitosamente este curso podrá obtener insignias de IBM, las cuales son reconocidas en la industria de la computación cuántica.

Modalidad:

Se va a instruir a los estudiantes que prefieran la modalidad presencial desde el campus y aquellos que prefieren la modalidad virtual se podrán conectar simultáneamente a través de Zoom.

Requisitos:

Se espera que los estudiantes tengan habilidades previas para leer en inglés, además de tener fundamentos básicos en álgebra lineal (por ejemplo, saber qué son matrices y vectores, y cómo multiplicarlos), y conocimientos de programación en algún lenguaje de programación.

Los estudiantes regulares de la Universidad (estudiantes que estén cursando un pregrado o posgrado) no podrán inscribirse a través de la Dirección de Educación Continua a este curso. En caso de inscripción, la Dirección procederá con la devolución de la misma. 

Dirigido a

Profesionales, estudiantes de últimos semestres de pregrado y estudiantes de posgrado en carreras como ingenierías, economía, administración, física, y matemáticas. Se espera que los estudiantes tengan habilidades previas para leer en inglés, además de tener fundamentos básicos en álgebra lineal (por ejemplo, saber qué son matrices y vectores, y cómo multiplicarlos), y conocimientos de programación en algún lenguaje de programación.

Objetivos

El objetivo de este curso es introducir al estudiante a los principios y técnicas básicos de la computación cuántica, además de sus aplicaciones y retos actuales. Al final del curso, los estudiantes comprenderán las oportunidades y desafíos de la computación cuántica y tendrán una experiencia práctica con los algoritmos de computación cuántica, además de:

  • Identificar los principios y técnicas básicos de la computación cuántica.
  • Reconocer las principales aplicaciones y retos actuales de la computación cuántica.
  • Describir el formalismo matemático utilizado en la Computación Cuántica.
  • Comprender las bases físicas de los fenómenos exclusivamente cuánticos.
  • Describir las operaciones realizadas en dispositivos cuánticos.
  • Implementar algoritmos cuánticos básicos.

Metodología

Clases que se ofrecerán de forma simultánea en la presencialidad y en la virtualidad sincrónica, a conveniencia del estudiante. En estas clases se verán conceptos teóricos y laboratorios prácticos en computador. Se requiere traer su propio computador con un navegador instalado. No se necesita tener software especializado instalado.

  • Si toma este curso en modalidad libre, obtiene el certificado del curso asistiendo al 85% de las sesiones.
  • Si toma este curso en la modalidad de extensión, el curso se califica a través de dos tipos de actividades evaluativas: tareas y un examen final.
  • En cualquier de los casos si quiere postular a la obtención de las insignias de IBM debe haber aprobado las actividades evaluativas mencionadas anteriormente.

Contenido

Cada día estará dividido en dos sesiones y entre ellas habrá un descanso.

Día 1:

Introduction to Linear Algebra

Introduction to Python Programming

Día 2:

Introduction to Quantum Computing

Introduction to Linear Algebra

Día 3:

Introduction to Quantum Mechanics

Postulates to Quantum Mechanics

Día 4:

Quantum Gates - Basic

Quantum Circuits

Día 5:

Quantum Gates - Advanced

Quantum Algorithms - Introduction

Día 6:

Quantum Oracles

Deutsch-Josza

Día 7:

Bernstein-Vazirani

Groover Search

Día 8:

Quantum Teleportation

Quantum Fourier Transform

Día 9:

Quantum Phase Estimation

Shor's Factoring Algorithm

Día 10:

QC Industry and Businnes Impacts

Quantum Cryptography

Día 11:

Quantum Machine Learning

Work in Quantum - FORUM -Q&A

Día 12:

Course exam

Profesores

Daniel Sierra Sosa

Profesor asistente de Hood College en Estados Unidos, Qiskit Advocate e instructor del IBM SkillsBuild for Academia en computación cuántica, criptografia, ciencia de datos e inteligencia artificial. Tiene experiencia desarrollando cursos introductorios en este tema con un balance entre la teoría y la práctica.

Kelly Garcés

Profesora asociada del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes. Antes de esto, fue ingeniera de I + D e ingeniera de software en Netfective Technology SA. Recibió su Ph.D. en septiembre de 2010 de la Universidad de Nantes. En 2011, fue becaria postdoctoral en el laboratorio INRIA. Ha participado en proyectos de investigación y desarrollo (propietarios o de código abierto) desde 2005, financiados con fondos privados y de Colciencias. Sus intereses de investigación son la arquitectura de software, la evolución y el mantenimiento de sistemas de software complejos (por ejemplo, sistemas IoT, sistemas transaccionales web, microservicios, sistemas cuánticos, etc.)

Luis Felipe Giraldo Trujillo

PhD en Ingeniería Eléctrica y de Computación de la Universidad Estatal de Ohio, Estados Unidos. Actualmente es profesor asociado del departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes. Sus líneas de investigación están orientadas al desarrollo de proyectos donde la tecnología y desarrollo social van de la mano. Se ha destacado por dictar de forma sencilla y clara conceptos teóricos relacionados con Machine Learning. Para más información ver http://wwwprof.uniandes.edu.co/~lf.giraldo404/.

Condiciones

Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.

La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.