Detta är en intern version som kan innehålla ofullständig eller ännu ej beslutad studieinformation.

Kvantmaskininlärning, 6 hp

Quantum Machine Learning, 6 credits

TSIT06

Huvudområde

Datateknik, Teknisk fysik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Programkurs

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 0 h
Rekommenderad självstudietid: 160 h

Tillgänglig för utbytesstudenter

Information om möjliga avsteg från kursplan/utbildningsplan

VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig

Kursen ges för		Termin	Period	Block	Språk	Ort/Campus	VOF
6CYYY	Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik	9 (HT 2026)	2	1	Svenska/Engelska	Linköping, Valla	V
6CYYY	Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik (Fotonik och kvantteknologi)	9 (HT 2026)	2	1	Svenska/Engelska	Linköping, Valla	V
6CYYY	Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik (Teknisk fysik - teori, modellering och datorberäkningar)	9 (HT 2026)	2	1	Svenska/Engelska	Linköping, Valla	V

Kursplanen är preliminär

Huvudområde

Datateknik, Teknisk fysik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1F

Kursen ges för

Civilingenjörsprogram i teknisk fysik och elektroteknik

Rekommenderade förkunskaper

Kvantalgoritmer och kvantinformation, Maskininlärning

Lärandemål

Efter genomförd kurs ska man kunna

använda relevanta begrepp och metoder inom kvantmaskininlärning för att formulera, strukturera och lösa praktiska problem.
göra inferens för parametrar i kvantmaskininlärningsmodeller.
utvärdera och välja bland modeller.
kunna implementera kvantmaskininlärningsmodeller och algoritmer i ett programmeringspråk.

Kursinnehåll

Introduktion till maskininlärning, och introduktion till kvantdatorer, kort om kvantmekanik
Att representera klassiska data i kvantsystem, kodning och inbäddning, kvantdatarepresentation och kvantmekanisk feature map
Kvantalgoritmer för maskininlärning, kvantklassificerare, kvantmekaniska kernel-methods, kvantmekanisk klustring
Kvantmekaniska variationskretsar, kvantmekaniska neurala nätverk, kvantmekaniska neurala faltningsnätverk (QCNNs), kvantmekanisk federerad inlärning (QFL), kvantmekanisk förstärkningsinlärning (QRL), kvantmekanisk multimodal inlärning
Forskningsinriktningar inom området
Tillämpningar av QML i språkmodeller, datorseende, hälso- och sjukvård, medicindesign, transport och intrångsdetektion

Examination

TEN1	Skriftlig tentamen	4 hp	U, 3, 4, 5
LAB1	Laborationsuppgift	2 hp	U, G

Betygsskala

Fyrgradig skala, LiU, U, 3, 4, 5

Institution

Institutionen för systemteknik

Kurslitteratur

Böcker

Schuld & Petruccione, (2020) Machine Learning with Quantum Computers Springer

Kod	Benämning	Omfattning	Betygsskala
TEN1	Skriftlig tentamen	4 hp	U, 3, 4, 5
LAB1	Laborationsuppgift	2 hp	U, G

Rättigheter och skyldigheter som student (inloggning krävs)
Linköpings universitets generella regelverk

Litteraturlistan är preliminär.

Böcker

Schuld & Petruccione, (2020) Machine Learning with Quantum Computers Springer

Ladda ner

Ladda ner kurslitteratur som PDF

I = Introducera, U = Undervisa, A = Använda

		I	U	A	Moduler	Kommentar
1. ÄMNESKUNSKAPER
	1.1 Kunskaper i grundläggande matematiska och naturvetenskapliga ämnen (kurser på G1X-nivå)			X		Använder kvantmekanik, linjär algebra, diskret matematik
	1.2 Kunskaper i grundläggande teknikvetenskapliga ämnen (kurser på G1X-nivå)
	1.3 Fördjupade kunskaper, metoder och verktyg inom något av: matematik, naturvetenskap, teknik (kurser på G2X-nivå)			X		Algoritmer, felrättande koder
	1.4 Väsentligt fördjupade kunskaper, metoder och verktyg inom något av: matematik, naturvetenskap, teknik (kurser på A1X-nivå)	X	X		TEN1 LAB1	Fördjupning om maskininlärningsalgoritmer och värdering av dessa, metoder från avancerad kvantmekanik och informationsprocessning
	1.5 Insikt i aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete	X				Aktuell utveckling på området, nya forskningsinriktningar i fältet
2. INDIVIDUELLA OCH YRKESMÄSSIGA FÄRDIGHETER OCH FÖRHÅLLNINGSSÄTT
	2.1 Analytiskt tänkande och problemlösning		X		TEN1 LAB1	Modellering av kvantmekaniska system
	2.2 Experimenterande och undersökande arbetssätt samt kunskapsbildning		X	X	LAB1	Experiment i mjukvarumiljö som simulerar alternativt använder kvantsystem
	2.3 Systemtänkande
	2.4 Förhållningssätt, tänkande och lärande			X		Eget arbete i laborationer m m
	2.5 Etik, likabehandling och ansvarstagande
3. FÖRMÅGA ATT ARBETA I GRUPP OCH ATT KOMMUNICERA
	3.1 Arbete i grupp			X		Laborationer i grupp
	3.2 Kommunikation
	3.3 Kommunikation på främmande språk			X		Kurslitteratur, föreläsningar och Lab-PM på engelska.
4. PLANERING, UTVECKLING, REALISERING OCH DRIFT AV TEKNISKA PRODUKTER OCH SYSTEM MED HÄNSYN TILL AFFÄRSMÄSSIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
	4.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling	X				Effekter av ny teknologi
	4.2 Företags- och affärsmässiga villkor
	4.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera utveckling av produkter och system	X				Begränsningar för kvantmaskininlärning
	4.4 Att konstruera produkter och system
	4.5 Att realisera produkter och system
	4.6 Att ta i drift och använda produkter och system	X				Värdering av påståenden i området
5. PLANERING, GENOMFÖRANDE OCH PRESENTATION AV FORSKNINGS- ELLER UTVECKLINGSPROJEKT MED HÄNSYN TILL VETENSKAPLIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
	5.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling inom forsknings- och utvecklingsprojekt	X				Effekter av ny teknologi
	5.2 Ekonomiska villkor för forsknings- och utvecklingsprojekt
	5.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera forsknings- eller utvecklingsprojekt	X				Begränsningar för kvantmaskininlärning
	5.4 Att genomföra forsknings- eller utvecklingsprojekt
	5.5 Att redovisa och utvärdera forsknings- eller utvecklingsprojekt	X				Värdering av påståenden i området

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.