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
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026Il 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 |
|---|
4 insegnamenti a scelta2° Anno Attivato nell'A.A. 2024/2025
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
4 insegnamenti a scelta| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 insegnamenti a scelta (A.A. 2023/24: Interazione uomo-macchina non sarà erogato)3 insegnamenti a sceltaLegenda | 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 (2023/2024)
Codice insegnamento
4S008917
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Offerto anche nei corsi:
- Quantum computing - Laboratorio del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
- Quantum computing - Teoria del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
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.
Prerequisiti e nozioni di base
Nozioni elementari di algebra lineare, probabilità e statistica
Programma
------------------------
UL: Teoria
------------------------
Part I: Quantum Computing
Basic notions from quantum mechanics and linear algebra
The qubit
Quantum Computability: The quantum circuit model, Universality
Quantum Algorithms and Complexity: The BQP class, Phase estimation, Factoring, Quantum search
NISQ Computers
Demonstrations in Lab
Part II: Quantum Software
Quantum Languages
Quantum Compilation
Quantum Machine Learning
------------------------
UL: Laboratorio
------------------------
Part I: Quantum Computing
Basic notions from quantum mechanics and linear algebra
The qubit
Quantum Computability: The quantum circuit model, Universality
Quantum Algorithms and Complexity: The BQP class, Phase estimation, Factoring, Quantum search
Part II: Quantum Software
Quantum Languages
Quantum Compiling
Quantum Machine Learning
Bibliografia
Modalità didattiche
------------------------
UL: Teoria
Lezioni frontali
------------------------
UL: Laboratorio
Lezioni sulla piattaforma IBM Qiskit
------------------------
Modalità di verifica dell'apprendimento
------------------------
UL: Teoria
------------------------
Esame scritto. Il compito consiste in cinque domande con risposta aperta da svolgere in due ore.
------------------------
UL: Laboratorio
------------------------
Progetto da sviluppare su Qiskit
Criteri di valutazione
------------------------
UL: Teoria
------------------------
voto in trentesimi
------------------------
UL: Laboratorio
------------------------
voto in trentesimi
Criteri di composizione del voto finale
Media normalizzata dei due voti
Lingua dell'esame
------------------------ UL: Teoria ------------------------ Italiano/Inglese ------------------------ UL: Laboratorio ------------------------ Italiano/Inglese
