# Kwantowe sieci neuronowe i kwantowe metody jądrowe ## Zagadnienia teoretyczne - Kwantowe bramki parametryzowalne - Kwantowe obwody parametryzowalne - Kwantowe algorytmy wariacyjne - Różniczkowanie funkcji opartych o obwody parametryzowalne - Kwantowa metoda przesuwania parametrów. - Optymalizacja parametrów obwodów kwantowych. - Kwantowe sieci neuronowe. - Ładowanie danych do sieci. - Architektury sieci kwantowych. - Łączenie kwantowych sieci i klasycznych sieci neuronowych. - Kwantowe metody jądrowe. - Klasyfikacja za pomocą kwantowych sieci neuronowych i kwantowych jądrowych. - Trudności związane z uczeniem i wykorzystywanie kwantowych metod uczenia maszynowego. ## Praktyka - Biblioteka Pennylane - Implementacja prostego klasyfikatora jednoqubitowego. - Implementacja klasyfikatora z ponownym ładowaniem danych. - Implementacja klasyfikatora wykorzystującego splątanie. - Dobór architektury sieci. - Implementacja klasyfikatora SVM wykorzystującego kwantową metodę jądrową.