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Inicio   >  Másters y posgrados  >  Formación  >  Cápsula de aprendizaje en Introducción a la Computación Cuántica para Inteligencia Artificial
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    Dirigido a estudiantado de grado y máster universitario de la UPC. En estudios de grado, reconocible con 2 ECTS como actividad de extensión universitaria.

Presentación

Edición
1ª Edición
Créditos
2 ECTS (20 horas lectivas)
Modalidad
Presencial
Idioma de impartición
Catalán / Español / Inglés
Precio
150€
Observaciones pago de la matrícula y campaña 0,7%
Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 27/01/2025
Fecha de fin: 31/05/2025
Horario
Lunes: 09:30 a 13:30
Martes: 09:30 a 13:30
Miércoles: 09:30 a 11:30
Jueves: 09:30 a 13:30
Viernes: 09:30 a 13:30
Lugar de realización
ETSETB (Escola Tècnica Superior d'Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona)
C/ Jordi Girona, 1-3
08034 Barcelona
¿Por qué esta cápsula de aprendizaje?
El seminario de Introducción a la Computación Cuántica para Inteligencia Artificial ofrece una introducción completa a los fundamentos de la computación cuántica y su aplicación en la inteligencia artificial (IA). Está orientada a estudiantes y profesionales del sector tecnológico que deseen explorar el potencial de los ordenadores cuánticos para resolver problemas de IA que van más allá de las capacidades de los ordenadores clásicos.

El curso cubre los principios fundamentales de la computación cuántica, incluyendo conceptos como los qubits, la superposición y el entrelazamiento, así como algoritmos cuánticos por Quantum Machine Learning, mediante una parte práctica de aplicación de estos conocimientos en proyectos de IA.

Al completar el curso, los estudiantes habrán adquirido las habilidades necesarias para comprender e implementar algoritmos cuánticos básicos para el aprendizaje automático, preparándose para innovar en proyectos que aprovechen la computación cuántica y anticiparse a las tendencias tecnológicas emergentes.

Los estudiantes deben tener formación previa en:

  • Álgebra Lineal y/o Introducción a las matemáticas (o equivalente)
  • Fundamentos de Física (o equivalente)
  • Fundamentos de los Ordenadores (o equivalente)
  • Conocimientos básicos de Python (o equivalente)
Objetivos
Al finalizar el seminario, el estudiante será capaz de comprender conceptos básicos de la computación cuántica como son: los qubits (que sustituyan a los bits de los computadores clásicos), y los principios del entrelazamiento y la superposición que dan a la computación cuántica el su potencial; así como implementar algoritmos cuánticos básicos para tareas de aprendizaje automático.
¿A quién va dirigido?
Estudiantes de grado y máster universitario de la Universitat Politècnica de Catalunya.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
2 ECTS 20h
Introducción a la computación cuántica para IA
  • Introducción a la computación cuántica
  • ¿Para qué la computación cuántica?
  • Los qubits
  • Superposición de estados cuánticos
  • Estados cuánticos entrelazados y computación cuántica
  • Introducción a Machine Learning with Python
  • Ejemplos de ML con Python: agrupación y clasificación de objetos y datos
  • Quantum Machine Learning con Python
Titulación
Diploma expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya.

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiantado y la consecución de las competencias necesarias.

Combinación de sesiones teóricas y prácticas en aula de informática en las que se trabajará en la resolución de casos prácticos de algoritmos de computación cuántica.


Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Aprendizaje basado en problemas (ABP)
Metodología de aprendizaje activo que permite que el estudiante se involucre desde un inicio y adquiera los conocimientos y habilidades a través del planteamiento y la resolución de situaciones o problemas complejos.
Criterios de evaluación
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Campus virtual
El estudiantado de esta cápsula de aprendizaje tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Lázaro Villa, José Antonio
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    José A. Lázaro es profesor en la UPC y ha sido Vicerrector de Relaciones Internacionales de la ETSETB-UPC durante más de 10 años. Anteriormente fue Ingeniero de I+D en ALCATEL-LUCENT (ahora NOKIA) en Stuttgart (Alemania). Actualmente coordina el proyecto HORIZON-JU-SNS "6G-EWOC" (https://6g-ewoc.eu/) sobre tecnologías 6G e IA para la movilidad conectada. Y el proyecto de I+D "ELEGANT" financiado por la Unión Europea Next Generation en la UPC (https://elegant.upc.edu/en) para desarrollar una red 6G en la UPC para futuras aplicaciones de IA y 6G.
Profesorado
  • Lázaro Villa, José Antonio
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin / Ver perfil en Orcid / Ver perfil en Google Scholar
    José A. Lázaro es profesor en la UPC y ha sido Vicerrector de Relaciones Internacionales de la ETSETB-UPC durante más de 10 años. Anteriormente fue Ingeniero de I+D en ALCATEL-LUCENT (ahora NOKIA) en Stuttgart (Alemania). Actualmente coordina el proyecto HORIZON-JU-SNS "6G-EWOC" (https://6g-ewoc.eu/) sobre tecnologías 6G e IA para la movilidad conectada. Y el proyecto de I+D "ELEGANT" financiado por la Unión Europea Next Generation en la UPC (https://elegant.upc.edu/en) para desarrollar una red 6G en la UPC para futuras aplicaciones de IA y 6G.

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




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