随着数据在我们生活中扮演日益重要的角色，经典计算的局限性促使我们转向量子机器学习。量子机器学习凭借其快速分解和处理海量数据集的能力，能够显著提升效率、改进决策过程、增强模式识别能力、提高安全防护水平并实现更高级的建模。
量子机器学习的应用领域广泛，但无论其用途如何，它都属于一个新兴领域，且其发展速度远超我们的预期。
因此，如果你对量子机器学习充满热情，那么你应当开始一段学习之旅，深入了解量子机器学习的各个方面。以下资源将为你提供帮助，但我们不妨从基础知识开始。
什么是量子机器学习？
简单来说，量子机器学习就是将量子计算的技术和算法整合到机器学习的过程中。根据谷歌的说法，量子机器学习已被证明能够解决传统计算机难以应对的复杂问题。
量子机器学习的应用范围非常广泛，涵盖从供应链管理到密码学再到信息技术等多个领域。
量子机器学习的独特之处
量子机器学习与传统机器学习在很多方面都有显著区别，以下是其中五个关键点：
- 量子机器学习利用量子比特（qubit）而非传统比特（bit）来提升运算性能。
- 借助叠加态和量子纠缠的特性，量子计算机能够并行处理多个复杂的计算任务。
- 量子机器学习具有巨大的加速潜力，量子计算机能够处理高维度的数据。
- 在未来，量子机器学习有望带来更强大的安全协议、加速新药研发进程，并改善推荐系统的效果。
既然我们已经了解了量子机器学习是一个高速发展的领域，那么可以通过以下课程、书籍和平台资源来保持领先地位：
量子机器学习：edX
这门由多伦多大学合作开设的量子机器学习课程，是学习量子机器学习算法及其如何在Python中实现的一个很好的起点。
该高级课程每周仅需花费6-9小时，主要采用自主学习模式。学习本课程有两种途径：付费的验证轨道和免费的审计轨道。 两者的区别在于是否可以无限制地访问学习资源。 付费版本还提供评分评估和考试，以及可以分享的结业证书。
该课程由多伦多大学助理教授彼得·维特克讲授，他将阐述当前和近期量子技术，以及它们如何超越经典计算机。
你将学习到变分电路、经典-量子混合学习算法、概率模型中的简单状态和非凡的核函数。
此外，你还可以学习如何实现以下算法：
- 量子傅里叶变换
- 量子相位估计
- 量子相位矩阵
- 高斯过程
QC101 量子计算
这门由Udemy提供的QC101量子计算课程，通过研究偏振光来探索量子物理学。
课程需要对量子计算进行以数学为基础的介绍，同时还会学习用于安全通信的量子密码学。此外，你还将体验IBM的量子体验，并训练量子支持向量机，使其能够根据真实数据进行预测。
通过12小时的视频、10篇文章和5个可下载资源，你将学习到：
- 如何在IBM Qiskit和Microsoft Q#上开发和模拟量子程序，同时进行调试。
- 如何通过狄拉克符号和量子物理模型分析量子电路。
- 以及量子计算如何帮助人工智能、机器学习并彻底改变数据科学领域。
这门关于量子学习的Udemy课程，也受到世界各地企业的推荐，作为员工培训之用。 该课程包含17个部分和284个讲座，总时长超过12小时。
你需要具备12年级的数学和科学知识才能学习本课程，特别是布尔逻辑、复数、线性代数、概率和统计。
量子机器学习：OpenHPI
想要了解如何构建基础和高级的量子机器学习模型吗？ OpenHPI提供的这门量子机器学习课程是完全免费的，由Christa Zoufal博士、Julien Gacon博士和David Sutter博士共同讲授。
在本课程中，你将学习：
- 如何构建基础和高级学习模型。
- 如何使用Python和Qiskit实现算法来解决机器学习任务。
- 量子机器学习的挑战和未来前景。
本课程非常适合计算机科学专业的学生、量子学习爱好者和机器学习专家，课程持续两周，之后你需要通过期末考试。
第一周的课程计划涵盖了支持向量机和变分量子分类器等主题。 第二周将深入探讨量子生成对抗网络和量子玻尔兹曼机，以及实际的实现技术。
Qiskit的全球暑期学校
接下来，我们来介绍另一个免费的开源量子机器学习资源。事实上，Qiskit的讲座系列可以在YouTube上找到。
过去为期两周的强化暑期学校现在转化为YouTube学习系列，包含超过25集，每集时长一到两个小时。 该课程分为20个讲座和5个基于实验室的应用。
在本课程中，你将学习：
- 如何探索量子应用。
- 量子电路、量子计算算法和操作的介绍。
- 如何构建量子分类器，并了解实际应用中的量子核。
- 高级量子机器学习算法、量子硬件以及如何避免贫瘠高原和可训练性问题。
如果你一直在寻找免费且可靠的资源来开启你的量子机器学习之旅，那么这正是你需要的！
使用量子计算机进行机器学习
由Maria Schuld和Francesco Petruccione撰写的《使用量子计算机进行机器学习》(2021)是深入研究高级量子机器学习的理想选择。
本书涵盖了从近期到容错量子学习算法的理论和实践技术，涉及以下主题：
- 参数化量子电路。
- 混合优化。
- 数据编码。
- 量子特征图。
- 核方法。
- 量子学习理论。
- 量子神经网络。
第二版有何特别之处？ 它与第一版有什么不同？ 它超越了监督学习方法，讨论了量子机器学习方法和算法的未来发展方向。
使用Python动手实践量子机器学习
由Frank Zickert博士撰写的《使用Python动手实践量子机器学习》旨在让你成为量子机器学习领域的专家。
你将会在书中学习到：
- 深入探讨量子学习的基础知识，包括但不限于量子比特、量子门和量子电路。
- 如何将量子支持向量机(QSVM)、量子k-means和量子玻尔兹曼机应用于组合优化问题。
- 此外，还有几种针对旅行商问题(TSP)和二次无约束二元优化(QUBO)等常见问题的真实解决方案。
- 如何利用量子涨落并通过量子退火解决问题。
- 此外，还有量子近似优化算法(QAOA)和变分量子本征求解器(VQE)等算法。
- 量子计算框架、实际应用和实例。
使用Python的量子机器学习
想要掌握量子机器学习的基础知识吗？ Santanu Pattanayak的《使用Python的量子机器学习》一书非常适合工程师和量子机器学习爱好者。
在书中，你将学习到：
- 量子机器学习计算的基础知识，如狄拉克符号、量子比特和贝尔态。
- 基于量子的算法，如量子傅立叶变换、相位估计和HHL（Harrow-Hassidim-Lloyd）算法。
- 如何使用量子机器学习解决金融、预测、基因组学和供应链物流等领域的问题。
- 此外，还有量子绝热过程和基于量子优化的内容。
- 使用IBM的Qiskit工具包和Google Research的Cirq来处理量子计算算法。
- 使用Python实现更多的基于量子的算法，并回顾现实应用中的主要挑战。
如果你不想只停留在量子机器学习资源上，可以继续探索这些量子计算平台，进一步开启你的学习之旅：
IBM量子
你可以使用IBM Quantum在线免费访问最先进的量子计算机。
IBM平台非常适合教育工作者、开发人员和学习者，你只需注册并获取API令牌即可运行量子电路。
因此，你可以访问模拟器以及7量子位和5量子位的QPU，从而有机会学习、开发和运行程序。此外，IBM量子平台还允许你执行以下操作：
- 使用分步指南学习量子编程。
- 使用IBM Quantum Composer帮助在量子硬件和模拟器上以图形方式构建和可视化量子电路。
- 在IBM Quantum实验室（一个支持云的Jupyter Notebook环境）中使用Python编写代码、程序和原型。
还有更多！你可以注册量子研究人员计划和教育工作者计划。 此外，IBM的文档目录也非常强大。 从面向初学者的Quantum Composer文档到面向开发人员的Qiskit Runtime，你一定能在这里找到所需的一切。
此外，如果你是一名教育工作者，你可以利用实地指南来教授相关主题。 另外，作为研究人员，你可以尝试使用Quantum实验室教程来构建和测试算法。
谷歌的Cirq
Google的Cirq是一个Python软件库，可用于构建和优化量子电路，并在量子硬件和模拟器上运行它们。 由于它是完全开源的，你可以使用为当今量子计算机创建的抽象来获得最先进的结果。
Cirq非常适合初学者和高级用户，并为每个人提供合适的产品。 作为初学者，你可以学习如何构建和模拟量子电路以执行转换。
作为高级用户，Cirq允许你为NISQ硬件编写量子近似优化算法，以优化经典计算中难以想象的解决方案。 让我们来看看Google Quantum AI的Cirq可以为你提供的功能：
- 探索量子机器学习插入策略，以构建所需的量子电路并改进它们。
- 学习定义设备和硬件，以确定量子机器学习电路是否实用且没有操作限制。
- 使用Cirq或波函数模拟器qism进行模拟，模拟量子硬件和量子虚拟机。
- 对谷歌的量子过程进行端到端的实验，并遍历之前模拟器的代码。
Cirq之所以可靠，是因为它提供了详细的步骤式教程和指南。 从学习如何使用Cirq到教科书般的量子算法列表，再到学习量子虚拟机(QVM)的来龙去脉，你将了解最重要的一切。
最重要的是，你还可以学习如何在真实硬件上实施量子优化算法。 但这还不是全部！
由于它是一个开源社区，你可以参加每周一次的会议，并开始为开源框架做贡献。
亚马逊Braket
Amazon Braket旨在加速量子计算研究，是一项完全托管的服务。 以下是其最重要的功能：
- 使用一套一致的开发工具在量子计算机上工作。
- 在可信云上构建量子算法，并在高性能模拟器中对其进行测试。
- 在Amazon Quantum Solutions实验室的技术和专家指导下进行创新。
- 研究算法，并可以使用超导、俘获离子、中性原子和光子设备来测试不同的硬件。
- 构建量子软件或开发开源框架。
你可以注册为期1年的AWS免费套餐，或在AWS Cloud Credit for Research计划下开始学术研究。
Azure量子云服务
包含量子硬件、软件和各种工具组合的云服务：这就是Azure量子云服务。 这个平台能为你提供什么？让我们来看看：
- 使用Azure量子资源估算器工具，更好地了解执行量子应用程序的情况。
- 混合经典计算和量子计算方法，以构建混合算法。
- 访问Microsoft Learn、Quantum Kata的教程和行业用例等教育资源，以了解量子机器学习的世界。
因此，你可以开始免费访问与Q#、Cirq和Qiskit兼容的开源开发工具包。
总结
虽然我们讨论了一些可以帮助你掌握量子领域最新进展的高级量子机器学习课程，但你也可以从介绍量子计算基本结构的传统书籍开始。
你还可以探索IBM、Google Cirq、Amazon Braket和Azure这四个平台，通过访问量子硬件和云，获得量子机器学习的实践学习经验。
这些平台大多是开源的，如果你正在寻找一个可以与之共同成长的社区，它们是不错的选择！
你也可以进一步探索一些最佳的数据科学课程。