Quantum Machine Learning / Nejlevnější knihy
Quantum Machine Learning

Kód: 53096934

Quantum Machine Learning

Autor Hamid D. Ismail

Quantum machine learning has emerged as a rapidly developing field at the intersection of quantum computing, artificial intelligence, and data science. As quantum hardware and algorithms continue to advance, there is a growing nee ... celý popis

4739


Očekávaná novinka
Vydání 30. 11. 2026

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Quantum Machine Learning

Nákupem získáte 474 bodů

Anotace knihy

Quantum machine learning has emerged as a rapidly developing field at the intersection of quantum computing, artificial intelligence, and data science. As quantum hardware and algorithms continue to advance, there is a growing need for a rigorous and accessible text that explains how quantum principles can be used to design, analyze, and implement machine learning models. This book is intended for graduate students, researchers, and practitioners in computer science, physics, engineering, mathematics, and related disciplines. The book provides a comprehensive introduction to the foundations and modern methods of quantum machine learning. It begins with the principles of quantum information, Hilbert spaces, quantum circuits, and quantum algorithms relevant to learning tasks, and then develops the major paradigms of the field, including quantum data encoding, quantum feature maps and kernels, variational quantum circuits, quantum neural networks, quantum generative models, quantum reinforcement learning, quantum transfer learning, and quantum linear algebra techniques. The text emphasizes both theory and implementation, with programming examples and computational workflows using Qiskit, PennyLane, TensorFlow Quantum, and PyTorch. Additional chapters address tensor-network-inspired learning, error mitigation, GPU-accelerated simulation, benchmarking, hybrid quantum-classical architectures, and applications in chemistry, genomics, finance, optimization, and natural language processing. Distinctive in both scope and organization, the book integrates mathematical foundations, algorithmic development, software implementation, and emerging research directions within a single coherent framework, making it suitable both as a graduate-level textbook and as a practical reference for researchers working in quantum machine learning.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Technology, engineering, agriculture Electronics & communications engineering Electronics engineering

4739



Osobní odběr Praha, Brno a 47680 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: