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Diplomado en Computación Cuántica

Obtén los fundamentos y aplicaciones prácticas de esta vanguardista disciplina, aprendiendo las diferencias entre la computación clásica y cuántica para adentrarte en el futuro de la informática.

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Descripción del Programa

La computación cuántica es un área que ha estado dando pasos importantes en los últimos años. Es un área que ha despertado interés debido a las interesantes aplicaciones que puede tener en la ciberseguridad, inteligencia artificial, simulación, biomedicina, el desarrollo de nuevos materiales, etc.

 

Competencias a desarrollar

  • Fundamentos de mecánica cuántica aplicados a la computación.
  • Desarrollo de algoritmos cuánticos básicos.
  • Profundo entendimiento de las implicaciones y desafíos vinculados a esta tecnología.

Duración 96 Horas
Inversión Inscripcion: $4,000 + 5 Colegiaturas de $4,000
Inicio de Clases 7 marzo
Modalidad A Distancia

+

50

Convenios Firmados

+

7,500

Alumnos Educación Continua

+

15

Áreas de Estudio

+

200

Programas de Formación Impartidos

Plan de estudios 

1.1. Perspectivas de la computación cuántica.

1.1.1. La ley de Moore.

1.1.2. Historia de la computación cuántica.

1.1.3. Situación actual de computación cuántica.

1.1.4. El futuro de la computación cuántica.

1.2. El bit cuántico (q-bit).

1.2.1 Definición de un q-bit.

1.2.2. La esfera de Bloch.

1.2.3. Correlaciones cuánticas y entrelazamiento.

1.2.4. Estados de Bell y paradoja EPR.

1.2.5. Implementaciones físicas del qbit.

1.3. La computación cuántica.

1.3.1. Compuertas lógicas cuánticas para 1 qbit.

1.3.2. Compuertas lógicas cuánticas para 2 o más qbits.

1.3.3. Introducción a los circuitos cuánticos.

1.4. Algorítmos cuánticos.

1.4.1. Paralelismo cuántico.

1.4.2. Algoritmo de Shor.

1.4.3. Algoritmo de Deutsch.

1.5. Información cuántica.

1.5.1. Algoritmo de la teleportación cuántica.

1.5.2. Introducción a la criptografía cuántica.

1.5.3. Otras aplicaciones de la información cuántica.

2.1. El mundo cuántico.
2.2. Fronteras entre la física clásica y la cuántica.
2.3. Dualidad onda partícula.
2.4. Postulados de la mecánica cuántica.
2.5. Superposición cuántica.
2.6. Entrelazamiento cuántico.
2.7. la paradoja de EPR.

3.1. Conceptos básicos (problemas, algoritmos, complejidad computacional).

3.2. Clases de complejidad (P, NP, NP-completo, NP-duro, PSPACE, NPSPACE).

3.3. Autómatas y máquinas de estado finito (máquina de Turing determinista y no determinista).

3.4. Modelos de computación (clásica, paralela, analógica, distribuida, cuántica).

3.5. Supremacía cuántica.

4.1. Aplicaciones de la Computación Cuántica.

4.1.1. Criptografía cuántica.

4.1.2. Simulación cuántica.

4.1.3. Optimización cuántica.

4.1.4. Machine Learning cuántico.

4.1.5. Redes cuánticas y comunicación cuántica.

4.1.6 Algoritmos cuánticos para la corrección de error.

4.2. Aplicación de circuitos cuánticos para la programación.

4.2.1. Estructuras de bloques para circuitos cuánticos.

4.2.2. Análisis de circuitos cuánticos.

4.3. Paquetería Qiskit para la programación de computadoras cuánticas.

4.3.1. Introducción al sistema IBM-Quantum Experience.

4.3.2. Introducción a la paquetería Qiskit.

4.3.3. Programación de algoritmos cuánticos en IBM-Quantum Experience usando Qiskit.

 

Claustro Académico

Dr. José Gabriel Urzaiz Lares

Profesor Universitario en la División de Ingeniería y Ciencias Exactas

Exploré los diplomados en ingeniería para ampliar mis conocimientos y habilidades. Esta experiencia potenció mi trayectoria profesional, brindan herramientas para enfrentar desafíos. Los recomiendo!

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Juan Enrique Alfaro
Líder de Tecnología de Conexión en Leoni

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