Certificación Profesional en Quantum Computing: bases, roadmap y aplicaciones
PRECIO
USD 735
USD 735
FECHA DE INICIO
12/11/2024
MODALIDAD
Virtual
Realizar consulta
USD 735
12/11/2024
Virtual
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La Computación Cuántica utiliza una nueva generación de procesadores informáticos basados en los principios de la Física Cuántica, teniendo el potencial de resolver una gama de problemas que resultan imposibles de resolver con los actuales paradigmas de la Computación Clásica.
El presente curso brinda una introducción a esta disciplina, desde sus aspectos teóricos, las posibles implicancias en las diferentes industrias y la academia hasta una serie de prácticas donde los asistentes podrán programar una computadora cuántica real en el entorno de IBM para tratar problemas sencillos.
USD 735
Ingenieros/as de diversas ramas, especialistas en Inteligencia Artificial, desarrolladores/as de software, responsables de desarrollos de nuevos negocios basados en tecnologías y todos/as aquellos que deseen conocer los alcances de esta nueva tecnología.
Durante la certificación se realizarán encuentros sincrónicos de desarrollo de contenido, presentación de materiales y se propondrán trabajos grupales. De forma asincrónica se compartirán materiales que los y las estudiantes deberán revisar y actividades que refuercen lo trabajado en los encuentros sincrónicos.
En las clases sincrónicas el docente realizará exposiciones de temas teóricos presentando los diferentes enfoques de la Computación Cuántica, y también se harán sesiones prácticas donde se presentará código en lenguaje Python para poder ser ejecutado tanto de manera local en las PCs de los alumnos, como en computadoras cuánticas reales.
Si bien el curso es para principiantes, se recomiendan conocimientos mínimos para adentrarse en el mundo de la Computación Cuántica en las áreas de:
Asistencia igual o superior al 75%.
Aprobación de evaluación final. Se podrá elegir entre una de las dos opciones:
Jefe de Seguridad Informática en un reconocido grupo de salud en Argentina consultor en Seguridad Informática y Machine Learning desde hace más de 15 años, investigador y docente del Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática (CAETI-UAI) y docente del curso de Machine Learning para Finanzas (IAMC-BYMA).
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