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量子思維課程

課程背景
量子物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息科學(xué)相結(jié)合而產(chǎn)生的新興交叉學(xué)科，量子計(jì)算與量子信息是未來(lái)物理學(xué)和信息學(xué)發(fā)展的重大方向之一。從量子計(jì)算重要理論算法到在測(cè)量和操控量子系統(tǒng)方面取得突破性實(shí)驗(yàn)進(jìn)展。量子計(jì)算講解量子計(jì)算的基本知識(shí)，重要理論和方法；了解量子計(jì)算的前沿科研進(jìn)展，培養(yǎng)量子科學(xué)思維方法與科學(xué)素養(yǎng)，應(yīng)用量子計(jì)算問(wèn)題的思維能力。

授課形式
理論講解 案例分析 視頻分享 課堂練習(xí) 實(shí)戰(zhàn)演練 小組研討 互動(dòng)答疑

課程大綱
量子計(jì)算工程現(xiàn)狀與未來(lái)發(fā)展
第一章 量子計(jì)算綜述
(一) 量子概念綜述
1. 什么是量子
2. 什么是量子比特
3. 什么是量子計(jì)算
4. 疊加
5. 糾纏
6. 量子干擾
(二) 量子計(jì)算工作原理
1. 量子計(jì)算機(jī)有三個(gè)主要部分
2. 量子比特存儲(chǔ)方法
3. 量子比特發(fā)射

第二章 量子計(jì)算硬件技術(shù)路線
(一) 超導(dǎo)量子計(jì)算
(二) 分布式超導(dǎo)量子計(jì)算
(三) 光量子計(jì)算
(四) 囚禁離子量子計(jì)算
(五) 硅基量子計(jì)算

第三章 量子計(jì)算現(xiàn)狀
(一) 量子計(jì)算理論現(xiàn)狀
(二) 量子計(jì)算硬件現(xiàn)狀
(三) 量子計(jì)算軟件現(xiàn)狀
(四) 量子計(jì)算工程現(xiàn)狀

第四章 量子計(jì)算算法及應(yīng)用
(五) 量子計(jì)算理論
(六) 量子計(jì)算架構(gòu)
(七) 量子計(jì)算算法
(八) 量子計(jì)算應(yīng)用

第五章 量子計(jì)算工程化應(yīng)用
(一) 量子模擬
(二) 加密
(三) 優(yōu)化
(四) 量子機(jī)器學(xué)習(xí)
(五) 搜索

第六章 量子計(jì)算未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
(一) 光量子計(jì)算機(jī)
(二) 量子計(jì)算機(jī)原型
(三) 量子計(jì)算云服務(wù)發(fā)展分析
(四) 行業(yè)發(fā)展意義
(五) 發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素
(六) 服務(wù)模式狀況
(七) 量子云平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀
(八) 量子云計(jì)算測(cè)評(píng)體系

類腦智能：類腦神經(jīng)計(jì)算現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
第一章 類腦技術(shù)現(xiàn)狀
(九) 類腦智能的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
(十) 類腦智能的未來(lái)發(fā)展重點(diǎn)
1. 腦機(jī)接口
2. 神經(jīng)形態(tài)硬件
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)
4. 混合現(xiàn)實(shí)
5. 認(rèn)知計(jì)算
6. 類腦智能機(jī)器人
(十一) 類腦智能總體發(fā)展趨勢(shì)

第二章 類腦神經(jīng)計(jì)算算法
(一) 新一代神經(jīng)形態(tài)計(jì)算
(二) 類腦計(jì)算算法
(三) 類腦計(jì)算軟件
(四) 仿生自我學(xué)習(xí)
(五) 人工智能體

第三章 類腦神經(jīng)計(jì)算芯片
(一) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦芯片
(二) 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
(三) 人工/脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)融合芯片
(四) 神經(jīng)元編程的腦仿真模擬芯片

第四章 類腦計(jì)算發(fā)展趨勢(shì)
(一) 類腦計(jì)算數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
(二) 類腦芯片的發(fā)展趨勢(shì)
(三) 類腦模型架構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)
(四) 神經(jīng)形態(tài)芯片未來(lái)對(duì)AI的影響

輕量化算法：端側(cè)設(shè)備的輕量化算法適配
第一章 模型輕量化概要
(一) 為什么要訓(xùn)練輕量化模型
(二) 大模型模型輕量化實(shí)踐路徑

第二章 型輕量化算法
(一) 端側(cè)設(shè)備的輕量化算法適配
(二) 模型預(yù)處理
(三) 模型微調(diào)
(四) 提示學(xué)習(xí)

第三章 模型整體結(jié)構(gòu)優(yōu)化和選擇
(一) 模型結(jié)構(gòu)性能評(píng)測(cè)
(二) 模型結(jié)構(gòu)選擇
(三) 模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化

第四章 模型剪枝理論與實(shí)踐
(一) 模型剪枝基礎(chǔ)
(二) 非結(jié)構(gòu)化連接剪枝
(三) 結(jié)構(gòu)化剪枝(權(quán)重篇)
(四) 結(jié)構(gòu)化剪枝(稀疏權(quán)重篇)
(五) 結(jié)構(gòu)化剪枝(因子篇)
(六) 結(jié)構(gòu)化剪枝(重建篇)

第五章 模型量化理論與實(shí)踐
(一) 模型量化基礎(chǔ)
(二) 二值模型量化(基礎(chǔ)篇)
(三) 二值模型量化(重建篇)
(四) 8位量化(KL散度篇)
(五) 8位量化(非對(duì)稱篇)
(六) 混合精度量化

第六章 模型蒸餾理論與實(shí)踐
(一) 知識(shí)蒸餾基礎(chǔ)
(二) distiller介紹
(三) 知識(shí)蒸餾框架(優(yōu)化目標(biāo)篇)
(四) 知識(shí)蒸餾框架(特征匹配篇)

第七章 模型優(yōu)化框架使用
(一) 結(jié)構(gòu)化模型剪枝實(shí)戰(zhàn)-項(xiàng)目背景
(二) 8位模型量化實(shí)戰(zhàn)-量化校準(zhǔn)表生成
(三) 8位模型量化實(shí)戰(zhàn)
(四) 模型優(yōu)化開(kāi)源工具Distiller

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