LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Bilgisayar Mühendisliği (Doktora)
CE 532 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
Uygulamalı Kuantum Makine Öğrenmesi
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
CE 532
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | - | |||||
Dersin Koordinatörü | ||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Otomatik öğrenme, deneyim ile otomatik olarak kendini geliştirebilen bilgisayar programlarının nasıl tasarlanacağı ile ilgilidir. Bu dersin amacı kuantum modellerini ve platformlarını tanıtmak, bu platformlarda programlamayı göstermektir. Öğrencilerimiz Qbitleri kullanarak iş dünyasına değer kazandıracak çözümler üzerine çalışacaklardır. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Bu ders kuantum bilişim teknikleri kullanarak klasik otomatik öğrenme yöntemlerinin verimliliğini arttırmayı içerir ve aynı zamanda kuantum sistemlerini analiz etmek için klasik makine öğrenimi yöntemlerinin nasıl kullanılabileceğini gösterir. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Kuantum Bilgisayarları - Miras CPU ile fiziksel farklar - Kuantum Bilgi Kuramı | https://www.kdnuggets.com/2018/01/quantum-machine-learning-overview.html |
2 | Yapay Zeka Makine Öğrenimi | https://www.kdnuggets.com/2016/10/artificial-intelligence-deep-learning-neural-networks-explained.html |
3 | Büyük Veri ve Kuantum Mekaniği | http://www.vip.gatech.edu/teams/big-data-and-quantum-mechanics https://ieeexplore.ieee.org/document/7876324/ |
4 | Kuantum Hesaplaması Modeller | https://arxiv.org/abs/1012.6035 http://tph.tuwien.ac.at/~oemer/doc/quprog/node9.html |
5 | Klasik Bilgisayarlarda Kuantum Benzeri Öğrenme | Quantum Machine Learning Bölüm 12 https://www.wired.com/2015/12/for-google-quantum-computing-is-like-learning-to-fly/ |
6 | Bulgu özdeğerler ve Büyük özvektörlerine ilişkin ML algoritmalarının kuantum versiyonları | https://www.fanaticalfuturist.com/2018/05/new-quantum-ml-algorithm-could-revolutionise-quantum-ai-before-it-even-begins/ https://scottaaronson.com/papers/qml.pdf http://www.qutisgroup.com/wp-content/uploads/2014/10/TFG-Cristian-Romero.pdf https://www.scottaaronson.com/papers/qml.pdf |
7 | Kuantum Hesaplamalı Zeka | https://uwaterloo.ca/institute-for-quantum-computing/blog/post/quantum-computational-intelligence |
8 | Kuantum Bilgisayar Servis Sağlayıcıları; IBM, Microsoft, D- Wave | https://qiskit.org/ https://www.research.ibm.com/ibm-q/learn/quantum-computing-applications/ https://www.dwavesys.com/tags/quantum-programming |
9 | Q# giriş | https://docs.microsoft.com/en-us/quantum/quantum-qr-intro?view=qsharp-preview |
10 | İkili QuBit sınıflandırılması | https://arxiv.org/abs/1704.01965 https://www.researchgate.net/figure/Quantum-learning-for-classification-of-qubits_fig2_232227181 https://arxiv.org/abs/0811.0416 |
11 | Kuantum algoritması ile doğrusal sistem çözmek | http://www2.lns.mit.edu/~avinatan/research/matrix.pdf |
12 | Kuantum algoritması ile Doğrusal Denklemler çözmek | https://phys.org/news/2017-06-linear-equations-quantum-mechanics.html https://www.perimeterinstitute.ca/videos/quantum-algorithm-solving-linear-systems-equations |
13 | Klasik otomatik öğrenme kullanarak kuantum sistemler çözümlemek | https://qutech.nl/wp-content/uploads/2018/01/QIP18MLtutorial_Ronald-de-Wolf.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_algorithm_for_linear_systems_of_equations |
14 | Quantum Analitiğin geleceği | https://tdwi.org/articles/2016/08/12/is-quantum-the-future-of-high-performance-analytics.aspx https://www.ibm.com/thought-leadership/technology-market-research/quantum-computing-report.html http://analytics-magazine.org/improving-the-future-with-prescriptive-analytics-quantum-computers/ https://www.ft.com/content/6711e5c2-0e83-11e7-b030-768954394623 |
15 | Dersin gözden geçirilmesi | |
16 | Final Sınavı |
Ders Kitabı | Quantum Machine Learning 1st Edition What Quantum Computing Means to Data Mining Authors: Peter Wittek eBook ISBN: 9780128010990 Hardcover ISBN: 9780128009536 Paperback ISBN: 9780128100400 |
Önerilen Okumalar/Materyaller |
|
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım |
1
|
10
|
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje |
1
|
50
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | ||
Final Sınavı |
1
|
40
|
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
2
|
60
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
1
|
40
|
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
2
|
32
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
1
|
16
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
16
|
6
|
96
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
1
|
30
|
30
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
0
|
||
Final Sınavı |
1
|
30
|
30
|
Toplam |
204
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Bilgisayar Mühendisliği temel kuramlarını üst düzeyde anlar ve uygular, | |||||
2 | Bilgisayar Mühendisliği'nde en son gelişmeler dahil olmak üzere genişlemesine ve derinlemesine bilgi sahibidir, | |||||
3 | Bilgisayar Mühendisliği'nde en yeni bilgilere ulaşır ve bunları kavrayarak araştırma yapabilmek için gerekli yöntem ve becerilerde üst düzeyde yeterliğe sahiptir, | |||||
4 | Bilime veya teknolojiye yenilik getiren, yeni bir bilimsel yöntem veya teknolojik ürün/süreç geliştiren ya da bilinen bir yöntemi yeni bir alana uygulayan kapsamlı bir çalışma yapar, | |||||
5 | Özgün bir araştırma sürecini bağımsız olarak algılar, tasarlar, uygulama ve sonuçlandırır; bu süreci yönetir, | |||||
6 | Akademik çalışmalarının çıktılarını saygın akademik ortamlarda yayınlayarak bilim ve teknoloji literatürüne katkıda bulunur, | |||||
7 | Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirir ve bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarır, | |||||
8 | Bilgisayar Mühendisliği'nde fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapar, | |||||
9 | Bilgisayar Mühendisliği'nde çalışanlarla ve daha geniş bilimsel ve sosyal topluluklarla yazılı ve sözlü etkin iletişim kurar, İngilizce'yi en az Avrupa Dil Portföyü C1 Genel Düzeyinde kullanarak ileri düzeyde yazılı, sözlü ve görsel iletişim kurar ve tartışır, | |||||
10 | Bilgisayar Mühendisliğinin kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirir ve elde edilen sonuçları yorumlar. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest