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더보기대학원 / 공통
기계 학습은 새로운 통계방법론 및 알고리즘 개발의 기반역할을 하고 있다. 이 과목에서는 고급기계학습을 위한 방법론을 이론적 기초와 함께 강의할 예정이다. 또한 방법론의 실용적 측면과 직관을 통하여 이론적 내용을 제공하여 학생들이 상황에 맞는 적절한 분석방법과 각자의 연구주제에 적합한 분석 툴에 개발하는데 도움을 주고자 한다. 구체적으로 머신러닝 연구에 중요한 비모수추론, 집중 부등식, 최적화 및 변분 방법등과 같은 주제를 다를 예정이다학사 / 전선
이 과목에서는 양자정보와 양자컴퓨팅에 대한 기본적인 내용을 다룬다. 고전정보 (Bit) 대비 양자정보 (Qubit) 가 가지는 근원적인 차이점, 양자중첩과 위상의 결맞음에 대해 소개하고 이를 제어하여 다양한 양자정보처리에 응용하는 예를 살펴보는 것을 통해 현대 물리학의 최전선에 있는 양자기술을 강의한다. 양자얽힘, 벨 부등식, 얽힘 엔트로피 등 양자정보의 기본적인 내용과 함께 양자회로, 양자알고리듬, 양자 오류 정정 등 양자컴퓨팅의 내용을 포함한다. 또한, 현실에서 양자컴퓨터를 구현하는 여러 방식에 대한 최신연구내용 리뷰를 포함하고 현존하는 클라우드 양자컴퓨팅 서비스를 이용하여 간단한 양자회로를 직접 구동해보는 시간을 가진다.페이지 (1/5)
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