양자 머신러닝
양자 컴퓨팅과 머신러닝의 교차점을 탐구합니다. 양자 분류기, 양자 신경망 및 양자 알고리즘이 ML 작업을 향상시키는 방법에 대해 알아보세요.
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프로그래밍의 절대적인 기본 사항부터 시작하여 Scala 및 Spark를 사용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고 확장 가능한 머신 러닝 파이프라인을 구축하는 방법을 배워보세요.
Python, Qiskit, Q#을 사용하여 양자 역학의 강력한 수학적 기초를 구축하고, 양자 회로를 프로그래밍하고, 양자 머신 러닝 알고리즘을 구현합니다.
음성 인식, 객체 감지, 모션 감지와 같은 작업을 위해 저전력 하드웨어에서 머신러닝을 구현하는 방법을 알아보세요.
TensorFlow Lite를 사용하여 리소스가 제한된 마이크로컨트롤러에 머신러닝 모델을 작성, 최적화 및 배포하는 방법을 알아보세요.