SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Quantum Computing - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Quantum Computing
Kod przedmiotu 11.3-WK-CSEEP-QC-S22
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Computer science and econometrics
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2022/2023
Informacje o przedmiocie
Semestr 6
Liczba punktów ECTS do zdobycia 5
Typ przedmiotu obieralny
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • mgr inż. Andrzej Majczak
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

  • Presentation of the concept of quantum computers.
  • Presenting examples of quantum computing and the application of quantum computers.
  • The student will acquire knowledge and skills in the basics of quantum computer programming.

Wymagania wstępne

Linear algebra, C/C++, Java or Python programming.

Zakres tematyczny

Lecture

  1. Why we need quantum computers.
  2. How quantum computers work.
  3. What is quantum computing.
  4. Quantum concepts including superposition, entanglement and uncertainty.
  5. Learning programming in quantum computing.
  6. Where quantum computers are used.
  7. A case study of how quantum can improve industry applications.

Laboratory

  1. IBM Quantum Network.
  2. Introduction to the Qiskit platform, SDK (Software Development Kit)
  3. Coding the first quantum circuit using the Qiskit platform.
  4. Create and run circuits with IBM Quantum Composer.
  5. Prototype cloud applications.
  6. Quantum programs in Python.
  7. Advanced research in quantum computing.

Metody kształcenia

  • Problem lecture, presentation of quantum concepts and case study.
  • Laboratory exercises in the computer lab, writing and running self-written programs on topics given by the instructor.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

  • Checking the degree of students' preparation and their activity during laboratory exercises.
  • Obtaining positive grades from laboratory exercises planned for implementation as part of the laboratory program.
  • A written test to pass the lecture, consisting of questions and tasks verifying knowledge of the material covered.
  • The final grade for the course consists of the laboratory grade (50%) and the lecture grade (50%).
  • The condition for passing the course is a positive grade from the laboratory and lecture.

Literatura podstawowa

  1. Eric R. Johnston, Nicholas Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia Programming Quantum Computers. Essential Algorithms and Code Samples Helion 2019
  2. Chris Bernhardt  Quantum Computing for Everyone Illustrated Edition The MIT Press 2019

Literatura uzupełniająca

Uwagi


Zmodyfikowane przez mgr inż. Andrzej Majczak (ostatnia modyfikacja: 08-02-2024 13:28)