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Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
| Máster Universitario en Ciencia e Tecnoloxías de Información Cuántica |
 Subjects |
| Quantum Computing and Machine Learning |
| Learning aims |
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| Identifying Data | 2023/24 | |||||||||||||
| Subject | Quantum Computing and Machine Learning | Code | 614551008 | |||||||||||
| Study programme |
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| Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
| Official Master's Degree | 1st four-month period |
First | Optional | 3 | ||||||||||
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| Learning outcomes | Study programme competences / results | ||
| Coñecer os distintos tipos de aprendizaxe automática | AJ15 |
BJ1 BJ3 BJ13 |
CJ1 |
| Comprender o funcionamento das redes neuronais artificiais | AJ15 |
BJ1 BJ3 BJ6 BJ8 BJ12 BJ13 BJ14 BJ16 |
CJ1 CJ2 CJ3 CJ4 CJ7 CJ8 |
| Ser capaz de deseñar modelos de aprendizaxe automática cuánticos con circuítos parametrizados e clasificación variacional | AJ4 AJ15 |
BJ1 BJ3 BJ6 BJ8 BJ12 BJ13 BJ14 BJ16 |
CJ1 CJ2 CJ3 CJ4 CJ7 CJ8 |
| Comprender o funcionamento das máquinas de vectores de soporte | AJ15 |
BJ1 BJ3 BJ6 BJ8 BJ12 BJ13 BJ14 BJ16 |
CJ1 CJ2 CJ3 CJ4 CJ7 CJ8 |
| Ser capaz de deseñar mapas cuánticos de características e kernels | AJ4 AJ15 |
BJ1 BJ3 BJ6 BJ8 BJ12 BJ13 BJ14 BJ16 |
CJ1 CJ2 CJ3 CJ4 CJ7 CJ8 |
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