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Appunti di Intelligenza artificiale

Quantum Machine Learning: Challenges and Opportunities

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Sperlì

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Tesi

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La tesi Quantum Machine Learning: Challenges and Opportunities esplora l'integrazione tra computazione quantistica e machine learning, analizzando i fondamenti teorici della computazione quantistica (qubit, entanglement, circuiti), le principali tecnologie hardware (superconduttori, ioni intrappolati, fotoni, qubit topologici) e l'evoluzione del Quantum Machine Learning (QML). Vengono illustrati algoritmi come QSVM, QNN, QGAN, QPCA, QAOA e QRL, evidenziando vantaggi, sfide e applicazioni in medicina, finanza, sicurezza e image processing. È inoltre presentata un’implementazione pratica di QSVM sul dataset Iris, con confronto tra approcci classici e quantistici. Infine, vengono discusse le attuali limitazioni hardware, i problemi di decoerenza, i limiti dei dispositivi NISQ e le prospettive future del QML.

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