| Máster Universitario en Ciencia e Tecnoloxías de Información Cuántica |
 Asignaturas |
| Computación Cuántica y Aprendizaje Máquina |
| Resultados de aprendizaje |
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| Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
| Asignatura | Computación Cuántica y Aprendizaje Máquina | Código | 614551008 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Máster Oficial | 1º cuatrimestre |
Primero | Optativa | 3 | ||||||||||
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| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Conocer los distintos tipos de aprendizaje automático | AP15 |
BP1 BP3 BP13 |
CP1 |
| Comprender el funcionamiento de las redes neuronales artificiales | AP15 |
BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16 |
CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8 |
| Ser capaz de deseñar modelos de aprendizaxe automática cuánticos con circuítos parametrizados e clasificación variacional | AP4 AP15 |
BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16 |
CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8 |
| Comprender el funcionamiento de las máquinas de vectores de soporte | AP15 |
BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16 |
CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8 |
| Ser capaz de diseñar mapas cuánticos de características y kernels | AP4 AP15 |
BP1 BP3 BP6 BP8 BP12 BP13 BP14 BP16 |
CP1 CP2 CP3 CP4 CP7 CP8 |
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