Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2026/2027
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 modules among:
- 1st year - Knowledge representation, Natural Language Processing, HCI - Multimodal Systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer vision & deep learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027
2 courses among (mutually exclusive with the previous ones):
- 1st year - Knowledge representation, Natural language processing, HCI - multimodal systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud, Visual intelligence - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer Vision & deep learning, Statistical learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027 2 courses among the following
- A.A. 2025/2026 Network Science not activated
- A.A. 2026/2027: Complex Systems not activated1 course among the followingLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Quantum computing (2025/2026)
Codice insegnamento
4S008917
Crediti
6
Coordinatore
Non ancora assegnato
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Crediti
5
Periodo
II semestre
Docenti
Alessandra Di Pierro
Laboratorio
Crediti
1
Periodo
II semestre
Docenti
Alessandra Di Pierro
Obiettivi di apprendimento
Lo scopo di questo insegnamento è di introdurre i concetti fondamentali della computazione quantistica attraverso lo studio dei principali aspetti fisici che la distinguono dalla computazione classica. Parti essenziali del corso sono: 1) lo studio del modello computazionale `a circuiti’ e la sua universalità; 2) la spiegazione delle principali tecniche algoritmiche che sfruttano i fenomeni della fisica quantistica in modo strettamente non classico e lo studio delle loro applicazioni per risolvere problemi classicamente difficili; 3) lo studio di paradigmi di programmazione quantistica con riferimenti ad alcune delle piattaforme software esistenti. Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di aver acquisito i concetti fondamentali della computazione quantistica e di essere in grado di utilizzare in modo appropriato le tecniche algoritmiche e di programmazione quantistica in modo da poter proseguire gli studi in modo autonomo nei vari campi di ricerca relativi alla computazione quantistica ed approfondire le proprie conoscenze attraverso testi e pubblicazioni scientifiche nel campo specifico di interesse.
Programma
Part I: Quantum Computing
Basic notions from quantum mechanics and linear algebra
The qubit
Quantum Computability: The quantum circuit model, Universality and universal sets of gates.
Quantum Algorithms and Complexity: The BQP class, Phase estimation, Factoring, Quantum search
NISQ Computers
Demonstration in Lab
Part II: Quantum Software
Quantum Programming Languages
Quantum Compilation
Quantum Algorithms for Machine Learning
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto
