Aquest lloc web utilitza cookies

El lloc web de la Fundació Politècnica de Catalunya utilitza cookies pròpies i de tercers per millorar l'experiència de navegació i amb finalitats estadístiques. Per obtenir més informació sobre les cookies podeu consultar la política de cookies.

Configurar cookies
Permetre totes les cookies
Campus
MY_TECH_SPACE


Entrar
Campus en manteniment
Usuari i/o clau incorrectes
No tens cap entorn actiu
El teu accés ha estat restringit. Consulta amb el departament d'administració
Per problemes tècnics el campus virtual és inaccessible. Estem treballant per solucionar-ho. Disculpa les molèsties.
No tens autorització per fer aquesta crida. Pots consultar a webmaster.fpc@fpc.upc.edu
Has superat el nombre màxim d'intents. El teu usuari està bloquejat temporalment. Torna a accedir d'aquí a una estona.
Has d'introduir l'usuari del campus no un correu electrònic
Has de fer la verificació per comprovar que no ets un robot.
Inici   >  Màsters i postgraus  >  Formació  >  Càpsula d'aprenentatge en Introducció a la Computació Quàntica per a Intel·ligència Artificial
T'assessorem! Sol·licita informació o l'admissió
  • discount

    Adreçat a estudiantat de grau i màster universitari de la UPC. En estudis de grau, reconeixible amb 2 ECTS com a activitat d'extensió universitària.

Presentació

Edició
1a Edició
Crèdits
2 ECTS (20 hores lectives)
Modalitat
Presencial
Idioma d'impartició
Català / Espanyol / Anglès
Preu
150€
Observacions pagament de la matrícula i campanya 0,7%
Inscripció oberta fins l'inici del curs o fins l'exhauriment de places.
Dates de realització
Data d'inici: 27/01/2025
Data de fi: 31/05/2025
Horari
Dilluns: 09:30 a 13:30
Dimarts: 09:30 a 13:30
Dimecres: 09:30 a 11:30
Dijous: 09:30 a 13:30
Divendres: 09:30 a 13:30
Lloc de realització
ETSETB (Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona)
C/ Jordi Girona, 1-3
08034 Barcelona
Per què aquesta càpsula d'aprenentatge?
El seminari d'Introducció a la Computació Quàntica per a Intel·ligència Artificial ofereix una introducció completa als fonaments de la computació quàntica i la seva aplicació en la intel·ligència artificial (IA). Està orientada a estudiants i professionals del sector tecnològic que vulguin explorar el potencial dels ordinadors quàntics per resoldre problemes d'IA que van més enllà de les capacitats dels ordinadors clàssics.

El curs cobreix els principis fonamentals de la computació quàntica, incloent-hi conceptes com els qubits, la superposició i l'entrellaçament, així com algorismes quàntics per Quantum Machine Learning, mitjançant una part pràctica d’aplicació d’aquests coneixements en projectes d'IA.

En completar el curs, els estudiants hauran adquirit les habilitats necessàries per comprendre i implementar algorismes quàntics bàsics per a l'aprenentatge automàtic, preparant-se per innovar en projectes que aprofitin la computació quàntica i anticipar-se a les tendències tecnològiques emergents.

Els estudiants han de tenir formació prèvia en:

  • Àlgebra Lineal o Introducció a les matemàtiques (o equivalent)
  • Fonaments de Física (o equivalent)
  • Fonaments dels Ordinadors (o equivalent)
  • Coneixements bàsics de Python (o equivalent)
Objectius
En acabar el seminari, l'estudiant serà capaç de comprendre conceptes bàsics de la computació quàntica com són: els qubits (que substitueixin els bits dels computadors clàssics), i els principis de l'entrellaçament i la superposició que donen a la computació quàntica el seu potencial; així com implementar algorismes quàntics bàsics per a tasques d'aprenentatge automàtic.
A qui va dirigit?
Estudiants de grau i màster universitari de la Universitat Politènica de Catalunya.

Continguts formatius

Relació d'assignatures
2 ECTS 20h
Introducció a la computació quàntica per a IA
  • Introducció a la computació quàntica
  • Per a què la computació quàntica?
  • Els qubits.
  • Superposició d’estats quàntics
  • Estats quàntics entrellaçats i computació quàntica
  • Introducció a Machine Learning with Python
  • Exemples de ML amb Python: agrupació i classificació d'objectes i dades
  • Quantum Machine Learning amb Python
Titulació
Diploma expedit per la Fundació Politècnica de Catalunya.

Metodologia d'aprenentatge

La metodologia docent del programa facilita l'aprenentatge de l'estudiantat i l'assoliment de les competències necessàries.

Combinació de sessions teòriques i pràctiques a aula d'informàtica en les quals es treballarà en la resolució de casos pràctics d'algorismes de computació quàntica.


Eines d'aprenentatge
Sessions magistrals participatives
S'exposen els fonaments conceptuals dels continguts a impartir, tot promovent la interacció amb els estudiants per guiar-los en l'aprenentatge dels diferents continguts i el desenvolupament de les competències establertes.
Aprenentatge basat en problemes (ABP)
Metodologia d'aprenentatge actiu que permet que l'estudiant s'involucri des d'un inici i adquireixi els coneixements i habilitats, a través del plantejament i resolució de problemes o situacions complexes.
Criteris d'avaluació
Resolució d'exercicis, qüestionaris o exàmens
Proves individuals amb l'objectiu d'avaluar el grau d'aprenentatge i l'adquisició de competències.
Campus virtual
L'estudiantat d'aquesta càpsula d'aprenentatge tindrà accés al campus virtual My_Tech_Space, una eficaç plataforma de treball i comunicació entre l'alumnat, el professorat, la direcció i la coordinació del curs. My_Tech_Space permet obtenir la documentació de cada sessió formativa abans de l'inici, treballar en equip, fer consultes als professors, visualitzar notes, etc.

Equip docent

Direcció Acadèmica
  • Lázaro Villa, José Antonio
    info
    Veure perfil a futur.upc / Veure perfil a Linkedin / Veure perfil a Orcid / Veure perfil a Google Scholar
    Josep A. Lázaro és professor de la UPC i ha estat vicerector de Relacions Internacionals de l'ETSETB-UPC durant més de 10 anys. Anteriorment va ser enginyer d'R+D a ALCATEL-LUCENT (ara NOKIA) a Stuttgart (Alemanya). Actualment coordina el projecte HORIZON-JU-SNS "6G-EWOC" (https://6g-ewoc.eu/) sobre tecnologies 6G i IA per a la mobilitat connectada. Y el projecte d'I+D "ELEGANT" finançat per la Unió Europea Next Generation a la UPC (https://elegant.upc.edu/en) per desenvolupar una xarxa 6G a la UPC per a futures aplicacions d'IA i 6G.
Professorat
  • Lázaro Villa, José Antonio
    info
    Veure perfil a futur.upc / Veure perfil a Linkedin / Veure perfil a Orcid / Veure perfil a Google Scholar
    Josep A. Lázaro és professor de la UPC i ha estat vicerector de Relacions Internacionals de l'ETSETB-UPC durant més de 10 anys. Anteriorment va ser enginyer d'R+D a ALCATEL-LUCENT (ara NOKIA) a Stuttgart (Alemanya). Actualment coordina el projecte HORIZON-JU-SNS "6G-EWOC" (https://6g-ewoc.eu/) sobre tecnologies 6G i IA per a la mobilitat connectada. Y el projecte d'I+D "ELEGANT" finançat per la Unió Europea Next Generation a la UPC (https://elegant.upc.edu/en) per desenvolupar una xarxa 6G a la UPC per a futures aplicacions d'IA i 6G.

Sol·licita informació o l'admissió

Informació i orientació:
Sandra Soler García
(34) 93 112 08 35
Sol·licitud rebuda!
Un cop registrem la teva petició, rebràs confirmació per correu electrònic i ens posarem en contacte amb tu.

Gràcies pel teu interès en els nostres programes formatius.
Error
Per un error en la connexió a la base de dades la teva sol·licitud no s'ha pogut cursar. T'agrairem que repeteixis el procés més tard o bé que et posis en contacte amb nosaltres trucant al (34) 93 112 08 08 o enviant-nos un correu electrònic a: webmaster.fpc@fpc.upc.edu
Has superat el tamany màxim del fitxer
  • Si tens algun dubte sobre la càpsula d'aprenentatge.
  • Si vols iniciar els tràmits per matricular-te.
Com iniciar l'admissió
Per conèixer el procés de matrícula d'aquest curs contacta amb:

Sandra Soler García
(34) 93 112 08 35
sandra.soler-garcia@talent.upc.edu




  política de protecció de dades

* Camps obligatoris

Informació bàsica o primera capa sobre protecció de dades

Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en endavant, FPC). + INFORMACIÓ

Finalitat

Contestar les sol·licituds d’informació de l’interessat sobre activitats de formació gestionades o realitzades per l’FPC . + INFORMACIÓ

Establiment o manteniment de relació acadèmica amb l’interessat. + INFORMACIÓ

Enviar informació sobre les activitats de l'FPC. + INFORMACIÓ

Legitimació

Consentiment de l'interessat. + INFORMACIÓ

Interès legítim en el desenvolupament de la relació acadèmica. + INFORMACIÓ

Destinataris

No hi ha cessions o comunicacions.

Drets

Accés, rectificació, supressió, limitació, oposició i portabilitat. + INFORMACIÓ

Dades de contacte del delegat de protecció de dades

info.dpo@fpc.upc.edu

Informació addicional

Política de privacitat de la nostra pàgina web. + INFORMACIÓ

Termini de conservació

Política de privacitat de la nostra pàgina web. + INFORMACIÓ

Serveis de pagament

En cas que l’interessat formalitzi la relació amb l’FPC, l’ordenant (interessat) autoritza i dóna el seu consentiment al càrrec, per tant, amb renuncia expressa al dret de devolució sobre el càrrec.


Enviar