Departamento de Informática (UM)

Introdução à Ciência de Dados Quântica

15977 [L305O3]

Licenciatura em Ciência de Dados [CDADOS]

S1

Luís Paulo Peixoto Santos

Objetivos

A lista de tópicos que foram definidos para o programa curricular segue de perto a lista de competências que um estudante deverá ter adquirido ao realizar com sucesso esta unidade curricular, de acordo com o proposto para esta UC.

Programa

- Modelos para a computação quântica: Máquinas de Turing quânticas; Lambda-calculus quântico.
- Complexidade computacional dos programas quânticos.
- Algoritmia quântica: Princípios básicos; classes de algoritmos. Algoritmo de Deutsh-Jozsa.
- Programação quântica: linguagens Quipper e Qiskit. Prática laboratorial.
- Fundamentos de Aprendizagem Máquina Quântica.
- Algoritmos Variacionais Quânticos.
- Modelos Quânticos como Métodos baseados em Kernels.

Bibliografia

Nielsen, M. A., Chuang, I. L. (2010). Quantum computation and quantum information. Cambridge University Press.
Kaye, P., Laflamme, R., Mosca, M. (2007). An Introduction to Quantum Computing. Oxford University Press.
Rieffel, E., Polak, W. (2011). Quantum computing: A gentle introduction. MIT Press.
Peter Wittek (2014). Quantum Machine Learning: what Quantum Computing means to Data Mining. Elsevier Academic
Press, ISBN: 978-0-12-800953-6.
Maria Schuld & Francesco Petruccione (2021). Machine Learning with Quantum Computers.
Springer, Cham – Series “Quantum Science and Technology”, 2nd Edition https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-83098-4

Resultados da aprendizagem

RA1. Explicar como os efeitos quânticos podem ser explorados na resolução de problemas computacionais;
RA2. Analisar o comportamento de circuitos quânticos;
RA3. Aplicar um conhecimento sólido e operativo dos princípios, modelos e técnicas da algoritmia quântica;
RA4. Desenvolver algoritmos quânticos em linguagens de programação dedicadas (e.g. Quipper e Qiskit).
RA5. Identificar, na área da Ciência de Dados, oportunidades para utilização de recursos quânticos;
RA6. Conceber e avaliar soluções do foro da computação quântica para problemas relacionados com a exploração de dados;
RA7. Identificar limitações (actuais e no médio prazo) associadas à ciência de dados quântica;
RA8. Exibir uma capacidade de expressão escrita e oral adequada à comunicação de abordagens, expectativas, resultados e limitações, promovendo a linguagem como ferramenta de expressão e construção de pensamentos, ideias e argumentos próprios, alicerçados no espírito crítico.

Método de avaliação

Avaliação:
- Trabalho prático de projecto em grupo (20%);
- Avaliação contínui baseada no desempenho nas aulas teórica-práticas (15%);
- Teste escrito (65%).

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Luís Paulo Peixoto Santos; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: PL 1; Docente: André Manuel Resende Sequeira; Dep.: DI; Horas: 30.