Приветствие / Welcome#

Почему именно этот курс?

Наш курс отличается от других курсов по квантовым вычислениям, потому что он:

  • адаптивный и содержит лекции разных уровней сложности и глубины;

  • практический, а все объяснения подкрепляются кодом;

  • про реальные методы, которые будут актуальны ближайшие 10-15 лет.

Прямая речь со-основателя курса Синченка Семёна

Я очень люблю квантовые технологии и являюсь их большим энтузиастом. При этом моя основная работа связана с машинным обучением, поэтому идею сделать курс по QML я вынашивал очень давно. В сообществе ODS мне удалось найти единомышленников, и вместе мы подготовили для вас набор лекций и домашних заданий, которые проведут вас через удивительный мир кубитов, гейтов и квантовых нейросетей. Мы очень хотели сделать курс одновременно простым и понятным, но также строгим и глубоким с технической точки зрения и, надеюсь, у нас это получилось. В основном мы будем обсуждать темы, которые будут перспективны в ближайшие годы, а также максимально ориентироваться на практической стороне вопроса. Я лично верю, что квантовые технологии по мере их развития произведут не меньшую революцию, чем, например, распространение вычислений на видеокартах, а также позволят по-другому подойти к задачам, которые мы раньше не умели решать . Надеюсь, что после прохождения этого курса поверите и вы! В любом случае, я уверен, что тема QML и квантовых вычислений как минимум стоит того, чтобы с ней познакомиться. Надеюсь, что вам будет интересно!

Why this course?

Our course is different from other courses on quantum computing because it is:

  • adaptive and contains lectures of different levels of complexity and depth;

  • practical, and all explanations are backed up by code;

  • about real methods that will be relevant in the next 10-15 years.

Direct speech by co-founder of the course Sinchenko Semyon

I love quantum technologies and am a great enthusiast of them. At the same time my main job is associated with machine learning, so the idea to make a course on QML I hatched a long time ago. In the ODS community I've managed to find like-minded people, and together we have prepared a set of lectures and homework assignments that will lead you through the wonderful world of qubits, gates and quantum neural networks. We really wanted to make the course both simple and clear, but also rigorous and deep from a technical point of view, and hopefully we succeeded. Basically, we will discuss topics that will be promising in the coming years, as well as focus on the practical side of the issue as much as possible. I personally believe that quantum technologies, as they develop, will produce no less of a revolution than, for example, the spread of video-card computing, as well as allow us to approach problems that we did not know how to solve before in a different way. I hope that after taking this course, you will too! In any case, I am convinced that the topic of QML and quantum computing at least worth getting acquainted with it. I hope that you will be interesting!

Как устроен курс?

Наш курс разделен на логические блоки, каждый из которых содержит лекции разных уровней сложности:

  • ГОЛУБОЙ – вводные лекции;

  • ЗЕЛЕНЫЙ – лекции “основного” блока курса;

  • ЖЕЛТЫЙ – лекции, глубже раскрывающие темы блоков;

  • КРАСНЫЙ – лекции про физику и математику, которая стоит за всем этим;

  • БЕЛЫЙ – факультативные лекции.

How does the course work?

Our course is divided into logical blocks, each containing lectures of different levels of difficulty:

  • CYAN – introductory lectures;

  • GREEN – lectures in the “main” block of the course;

  • YELLOW – lectures that go deeper into the units;

  • RED – lectures on the physics and mathematics behind it all;

  • WHITE – elective lectures.

../_images/program.svg

Fig. 1 Программа курса / Course program#

Как проходить этот курс?

Рекомендуется проходить курс в том порядке, который обозначен на схеме. У курса есть пререквизиты –- программирование на Python, основы линейной алгебры и машинного обучения, советуем с ними ознакомиться и (опционально) проверить себя с помощью входного теста.

Курс обсуждается в matrix.ods.ai в канале [course] quantum ml.

Желаем успехов!

How to take this course?

It is recommended to take the course in the order indicated in the diagram. The course has prerequisites – programming in Python, basics of linear algebra and machine learning, we advise to read them and (optionally) check yourself with input test.

The course is discussed in matrix.ods.ai in the [course] quantum ml channel.

All English version course you can found below start from here.

Good luck!

Как можно помочь?

Помочь можно словом и делом. Если знаете людей, интересующихся квантовыми вычислениями –- замолвите словечко. Курс разрабатывается сообществом OpenDataScience, такими же “больными”, как и организаторы. Если горите желанием в чем-то помочь, то создавайте Issue, а лучше сразу Pull Request в репозитории курса (Contributing guide).

How can you help?

You can help in word and deed. If you know people interested in quantum computing, put in a word. The course is developed by the OpenDataScience community, the same “sick” people as the organizers. If you’re eager to help with something, then create an Issue, or better yet a Pull Request in course repository (Contributing guide).