量子思維課程

課程背景
量子物理、計算機科學與信息科學相結(jié)合而產(chǎn)生的新興交叉學科，量子計算與量子信息是未來物理學和信息學發(fā)展的重大方向之一。從量子計算重要理論算法到在測量和操控量子系統(tǒng)方面取得突破性實驗進展。量子計算講解量子計算的基本知識，重要理論和方法；了解量子計算的前沿科研進展，培養(yǎng)量子科學思維方法與科學素養(yǎng)，應用量子計算問題的思維能力。

授課形式
理論講解 案例分析 視頻分享 課堂練習 實戰(zhàn)演練 小組研討 互動答疑

課程大綱
量子計算工程現(xiàn)狀與未來發(fā)展
第一章 量子計算綜述
(一) 量子概念綜述
1. 什么是量子
2. 什么是量子比特
3. 什么是量子計算
4. 疊加
5. 糾纏
6. 量子干擾
(二) 量子計算工作原理
1. 量子計算機有三個主要部分
2. 量子比特存儲方法
3. 量子比特發(fā)射

第二章 量子計算硬件技術(shù)路線
(一) 超導量子計算
(二) 分布式超導量子計算
(三) 光量子計算
(四) 囚禁離子量子計算
(五) 硅基量子計算

第三章 量子計算現(xiàn)狀
(一) 量子計算理論現(xiàn)狀
(二) 量子計算硬件現(xiàn)狀
(三) 量子計算軟件現(xiàn)狀
(四) 量子計算工程現(xiàn)狀

第四章 量子計算算法及應用
(五) 量子計算理論
(六) 量子計算架構(gòu)
(七) 量子計算算法
(八) 量子計算應用

第五章 量子計算工程化應用
(一) 量子模擬
(二) 加密
(三) 優(yōu)化
(四) 量子機器學習
(五) 搜索

第六章 量子計算未來發(fā)展趨勢
(一) 光量子計算機
(二) 量子計算機原型
(三) 量子計算云服務發(fā)展分析
(四) 行業(yè)發(fā)展意義
(五) 發(fā)展驅(qū)動因素
(六) 服務模式狀況
(七) 量子云平臺發(fā)展現(xiàn)狀
(八) 量子云計算測評體系

類腦智能：類腦神經(jīng)計算現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
第一章 類腦技術(shù)現(xiàn)狀
(九) 類腦智能的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
(十) 類腦智能的未來發(fā)展重點
1. 腦機接口
2. 神經(jīng)形態(tài)硬件
3. 機器學習
4. 混合現(xiàn)實
5. 認知計算
6. 類腦智能機器人
(十一) 類腦智能總體發(fā)展趨勢

第二章 類腦神經(jīng)計算算法
(一) 新一代神經(jīng)形態(tài)計算
(二) 類腦計算算法
(三) 類腦計算軟件
(四) 仿生自我學習
(五) 人工智能體

第三章 類腦神經(jīng)計算芯片
(一) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的類腦芯片
(二) 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡芯片
(三) 人工/脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的異構(gòu)融合芯片
(四) 神經(jīng)元編程的腦仿真模擬芯片

第四章 類腦計算發(fā)展趨勢
(一) 類腦計算數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢
(二) 類腦芯片的發(fā)展趨勢
(三) 類腦模型架構(gòu)的發(fā)展趨勢
(四) 神經(jīng)形態(tài)芯片未來對AI的影響

輕量化算法：端側(cè)設備的輕量化算法適配
第一章 模型輕量化概要
(一) 為什么要訓練輕量化模型
(二) 大模型模型輕量化實踐路徑

第二章 型輕量化算法
(一) 端側(cè)設備的輕量化算法適配
(二) 模型預處理
(三) 模型微調(diào)
(四) 提示學習

第三章 模型整體結(jié)構(gòu)優(yōu)化和選擇
(一) 模型結(jié)構(gòu)性能評測
(二) 模型結(jié)構(gòu)選擇
(三) 模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化

第四章 模型剪枝理論與實踐
(一) 模型剪枝基礎
(二) 非結(jié)構(gòu)化連接剪枝
(三) 結(jié)構(gòu)化剪枝(權(quán)重篇)
(四) 結(jié)構(gòu)化剪枝(稀疏權(quán)重篇)
(五) 結(jié)構(gòu)化剪枝(因子篇)
(六) 結(jié)構(gòu)化剪枝(重建篇)

第五章 模型量化理論與實踐
(一) 模型量化基礎
(二) 二值模型量化(基礎篇)
(三) 二值模型量化(重建篇)
(四) 8位量化(KL散度篇)
(五) 8位量化(非對稱篇)
(六) 混合精度量化

第六章 模型蒸餾理論與實踐
(一) 知識蒸餾基礎
(二) distiller介紹
(三) 知識蒸餾框架(優(yōu)化目標篇)
(四) 知識蒸餾框架(特征匹配篇)

第七章 模型優(yōu)化框架使用
(一) 結(jié)構(gòu)化模型剪枝實戰(zhàn)-項目背景
(二) 8位模型量化實戰(zhàn)-量化校準表生成
(三) 8位模型量化實戰(zhàn)
(四) 模型優(yōu)化開源工具Distiller

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