如何学习量子机器学习：+11 资源

随着我们的生活越来越数据化，传统计算的局限性要求过渡到量子机器学习。量子机器学习能够快速分解和处理大量的数据集，加速效率、决策制定、增强模式识别能力、提高安全性和先进建模。

无论量子机器学习的用途如何，它都是一个新兴领域，将会在我们意识之前迅速发展。

因此，如果你是一个量子机器学习的爱好者，你应该开始学习并掌握量子机器学习的方方面面。下面的资源旨在帮助你做到这一点，让我们从基础知识开始。

什么是量子机器学习？

量子机器学习不过是将量子计算方法和算法集成到机器学习程序中。据证明，量子机器学习能够解决传统计算机难以解决的复杂问题。

量子机器学习对于供应链管理、密码学和信息技术等领域都有用途。

量子机器学习的不同之处

量子机器学习与常规机器学习在许多方面不同；我们讨论了以下5个方面：

• 量子机器学习使用量子比特而不是经典比特来改进操作系统
• 通过利用量子叠加和量子纠缠的概念，量子计算机可以同时执行多个复杂问题
• 量子机器学习的加速潜力巨大，量子计算机也可以处理高维数据
• 未来，量子机器学习可以带来增强的安全协议，加速新药的开发，并放大推荐系统的建议

现在你知道量子机器学习是一个快速发展的领域，通过以下课程、书籍和平台推荐，保持领先。

量子机器学习：edX

由多伦多大学合办的这门课程是学习使用Python实现量子机器学习算法的良好起点。

每周只需要6-9小时，这门高级课程基本上是自学的。有两种方式可以学习这门课程。付费的Verified track和免费的Audit track。两者之间的区别在于无限制的学习资源访问。付费版本还可以获得可分享的完成证书，以及付费版的评估和考试。

多伦多大学助理教授Petter Wittek教授这门课程。它有助于揭示当前和近期的量子技术，以及它们预计将超越经典计算机。

你肯定会学到变分电路、经典-量子混合学习算法、概率模型的简单状态和不寻常的核函数。

此外，你还可以学习如何实现以下算法：

• 量子傅里叶变换
• 量子相位估计
• 量子相位矩阵
• 高斯过程

QC101量子计算

由Udemy提供的这门课程通过研究偏振光来介绍量子物理。

实际上，它通过数学介绍了量子计算，并学习了量子密码学以进行安全通信。此外，你还可以体验IBM量子体验。此外，你还可以训练一个量子支持向量机，根据真实数据进行预测。

此外，通过12小时的视频、10篇文章和5个可下载资源，你还可以学到：

• 如何在IBM Qiskit和Microsoft Q#上开发和模拟量子程序，并在调试时进行
• 如何通过狄拉克符号和量子物理模型分析量子电路
• 同样，量子计算如何在人工智能、机器学习中发挥作用，并革新数据科学领域

全球企业也向员工推荐这门量子学习的Udemy课程。该课程分为17个部分和284个讲座，总共时长为12小时。

学习该课程需要具备12年级的数学和科学知识，特别关注布尔逻辑、复数、线性代数、概率和统计学。

量子机器学习：OpenHPI

想要学习如何构建基础和高级的量子机器学习模型吗？OpenHPI的这门课程是免费的。它由Christa Zoufal博士、Julien Gacon和David Sutter博士教授。

在这门课程中，你将学到：

• 如何构建基础和高级的学习模型
• 如何使用Python和Qiskit实现解决机器学习任务的算法
• 量子机器学习的挑战和未来前景

这门课程非常适合计算机科学学生、量子学习爱好者和机器学习专家，学习时间为两周，之后需要通过期末考试。

从第一周的讲座计划可以看出，与链接_5和变分量子分类器相关的内容非常丰富。第二周将涵盖更多的量子链接_6和量子Boltzmann机器，以及实际的实现技术。

Qiskit全球暑期学校

接下来，我们又有一个免费的量子机器学习资源，它是免费且开源的。实际上，链接_7的内容可以在YouTube上找到。

这个原本为期两周的密集暑期学校现在是一个由25集视频组成的YouTube学习系列，每集长达一到两个小时。这门课程分为20个讲座和5个基于实验室的应用。

在这门课程中，你将学到：

• 如何探索量子应用
• 介绍量子电路、量子计算算法和操作
• 如何构建量子分类器，在实践中观察量子核函数
• 高级量子机器学习算法、量子硬件以及如何避免贫瘠高原和训练问题

如果你一直在寻找免费而可靠的资源来开始你的量子机器学习之旅，那么这就是你的机会！

用量子计算机进行机器学习

这本由Maria Schuld和Francesco Petruccione撰写的书《用量子计算机进行机器学习》（2021年）是深入研究高级量子机器学习的好起点。

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	Machine Learning with Quantum Computers (Quantum Science and Technology)		$120.74	Buy on Amazon

从近期到容错量子学习算法，本书揭示了以下理论和实践技术：

• 参数化的量子电路
• 混合优化
• 数据编码
• 量子特征映射
• 核方法
• 量子学习理论
• 量子neural networks

那么，第二版有什么特别之处？另外，它与第一版有何不同？它超越了监督学习方法，讨论了量子机器学习方法和算法的未来。

使用Python进行实践量子机器学习

由Frank Zickert博士撰写的这本书《使用Python进行实践量子机器学习》旨在使您成为量子机器学习专家。

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	Hands-On Quantum Machine Learning With Python: Volume 1: Get Started		$79.00	Buy on Amazon

在书中，您将找到：

• 深入研究量子学习基础知识，包括但不限于量子比特、量子门和量子电路
• 如何将量子支持向量机（QSVM）、量子k均值和量子Boltzmann机应用于组合优化问题
• 此外，解决常见问题（如旅行商问题（TSP）和二次无约束二进制优化（QUBO）问题）的几个实际解决方案
• 如何利用量子涨落并通过量子退火解决问题
• 还有算法，如量子近似优化算法（QAOA）和变分量子本征求解器（VQE）
• 量子计算框架、实际应用和实际示例

使用Python的量子机器学习

想要掌握量子机器学习基础？Santanu Pattanayak关于使用Python的量子机器学习的书非常适合工程师和量子机器学习爱好者。

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	Quantum Machine Learning with Python: Using Cirq from Google Research and IBM Qiskit		$22.46	Buy on Amazon

其中，你将学到：

• 量子机器学习的基础知识，如狄拉克符号、量子比特和贝尔态
• 基于量子的算法，如量子傅里叶变换、位相估计和HHL（Harrow-Hassidim-Lloyd）
• 如何使用量子机器学习解决金融、预测、基因组学、供应链物流等问题
• 除了量子绝热过程和基于量子的优化
• 使用IBM的Qiskit工具包和谷歌研究的Cirq来处理量子计算算法
• 使用Python实现更多基于量子的算法，并审查现实应用中的主要挑战

如果你不仅仅满足于量子机器学习的资源，可以通过探索以下量子计算平台来继续学习：

IBM Quantum

通过IBM’s Quantum获得免费云访问最先进的量子计算机。
适合教育工作者、开发者和学习者，IBM允许您通过注册并获取API令牌来运行量子电路。

因此，您将获得访问模拟器、7量子比特和5量子比特QPUs的机会，您可以在这里学习、开发和运行程序。此外，IBM量子平台还可以让您：

• 使用逐步指南学习量子编程
• 使用IBM Quantum Composer在量子硬件和模拟器上以图形方式构建和可视化量子电路
• 在IBM Quantum实验室中使用Python进行编码、编程和原型开发，这是一个云启用的Jupyter Notebook环境

还有更多。您可以注册成为量子研究人员计划和教育工作者计划的成员。此外，IBM的文档目录也非常强大。从针对初学者的量子Composer文档到开发者的Qiskit Runtime，您肯定能在这里找到所需的所有内容。

此外，如果您是一名教育工作者，您可以利用该领域指南来教授课程。除此之外，您还可以尝试使用量子实验室教程构建和测试算法，作为研究人员。

谷歌的Cirq

Google’s Cirq是一个Python软件库，您可以使用它构建和优化量子电路，并在量子硬件和模拟器上运行它们。作为完全开源的库，它让您可以利用为当今量子计算机制定的抽象概念来实现最先进的结果。

Cirq非常适合初学者和高级用户，并为每个人提供了适合的解决方案。作为初学者，您可以学习如何构建和模拟量子电路以执行转换。

作为高级用户，Cirq让您编写量子近似优化算法以优化在经典计算中无法想象的解决方案的NISQ硬件。让我们来看看Google Quantum AI的Cirq的功能，可以为您提供支持：

• 探索QML插入策略，构建所需的量子电路并改进它们
• 学习定义设备和硬件，确定QML电路是否实用且没有操作约束
• 使用Cirq或波函数模拟器qism进行模拟，并模拟量子硬件和量子虚拟机
• 在Google的量子过程上进行端到端实验，并查看以前模拟器的代码

Cirq可靠的原因在于它提供了逐步详细的教程和指南。从学习如何处理Cirq到学习一系列经典量子算法，再到了解量子虚拟机（QVM）的方方面面，您将了解到一切重要的知识。

最重要的是，您还可以学习如何在真实硬件上实现量子优化算法。但这还不是全部！

作为一个开源社区，您可以参加每周会议，并开始为开源框架做出贡献。

Amazon Braket

Amazon Braket是一个全面托管的服务，旨在加速量子计算研究。以下是最重要的功能：

• 使用一套一致的开发工具在量子计算机上工作
• 在可靠的云上构建量子算法，并在高性能模拟器上进行测试
• 通过Amazon Quantum Solutions实验室的技术和专家指导进行创新
• 研究算法，并获得超导、离子阱、中性原子和光子设备的访问权限，以测试不同的硬件
• 构建量子软件或开发开源框架

您可以注册AWS的免费套餐，享受1年的免费使用，或者在AWS Cloud Credit for Research计划下开始学术研究。

Azure Quantum Cloud Service

Azure Quantum Cloud Service是一个整合了量子硬件、软件和多种工具的云服务。这个平台让你可以做什么？让我们来看一下：

• 使用Azure量子资源估算工具更好地执行量子应用程序
• 此外，结合经典计算和量子计算方法，构建混合算法
• 访问教育资源，如Microsoft Learn、Quantum Kata的教程和行业用例，以了解量子机器学习的世界

因此，您可以开始免费使用与Q＃、Cirq和Qiskit兼容的开源开发工具包。

摘要

虽然我们已经讨论了一些高级的QML课程，可以帮助您了解量子世界中正在发生的事情，但您可以从书籍开始，以传统结构化的方式介绍量子机器学习。 您还可以探索4个平台（IBM、Google Cirq、Amazon Braket和Azure），以亲身体验量子机器学习，同时获得量子硬件和云的访问权限。

这些平台大多是开源的，如果您正在寻找一个能够一同成长的社区，它们将是完美选择！

您还可以探索一些最佳链接。