Kuantum Hesaplama ve Yapay Zeka Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kuantum hesaplamanın temel ilkelerini ve yapay zeka ile kesişimini gerçekçi bir bakışla öğrenmek isteyen Ar-Ge ekipleri için tasarlanmış ileri düzey bir programdır. Katılımcılar Qiskit ve PennyLane ile kuantum devreleri, varyasyonel algoritmalar ve kuantum makine öğrenmesi modelleri kurar, sonuçları klasik yöntemlerle karşılaştırarak kurumsal fizibilite değerlendirir.

Neden Bu Eğitim?

Sağlam Temel. Fizik geçmişi gerektirmeden kübit, kapı ve ölçüm kavramlarını doğrusal cebir üzerinden sistematik biçimde öğrenin.

Gerçekçi Değerlendirme. Kuantum avantajı iddialarını klasik referanslarla kıyaslayarak abartıdan arınmış, kanıta dayalı kararlar alın.

Stratejik Hazırlık. Kuantum sonrası kriptografi ve sektörel kullanım senaryolarıyla kurumunuzun kuantum yol haritasını çizin.

“Kuantum çağına hazırlığın ilk adımı abartıyı ayıklamak, ikinci adımı ise bugün doğru soruları sorup deney yapmaya başlamaktır.”

Ön Koşullar

Doğrusal Cebir — Vektör, matris çarpımı, özdeğer ve karmaşık sayılar konusunda lisans düzeyinde bilgi.
Python ve NumPy — Python ile fonksiyon yazabilmek, NumPy dizileri ve Jupyter not defterleriyle çalışabilmek.
Makine Öğrenmesi — Sınıflandırma, kayıp fonksiyonu, gradyan inişi ve SVM gibi temel ML kavramlarına aşinalık.
Bulut Hesapları — Laboratuvarlar için ücretsiz IBM Quantum hesabı ve Python 3 kurulu bir çalışma ortamı.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKübit, süperpozisyon ve dolanıklık kavramlarını matematiksel olarak kavramak, Qiskit ile kuantum devreleri kurmak ve temel algoritmalar ile donanım sınırlarını tanımak.

Modül 1

Hesaplama İçin Kuantum Mekaniği

Klasik bit ile kübit: süperpozisyon ve ölçüm
Dirac gösterimi, durum vektörleri ve Bloch küresi
Tensör çarpımı ve birim (unitary) dönüşümler
Dolanıklık (entanglement) ve Bell durumları
Ölçüm, olasılık genlikleri ve Born kuralı
Uygulama: NumPy ile iki kübitlik durum simülasyonu

Modül 2

Kuantum Kapıları ve Devre Modeli

Pauli, Hadamard, faz ve dönme (rotation) kapıları
CNOT, CZ ve SWAP ile çok kübitli işlemler
Evrensel kapı kümeleri ve devre derinliği kavramı
Qiskit ile devre oluşturma ve görselleştirme
Durum vektörü ve örnekleme tabanlı simülatörler
Laboratuvar: Qiskit ile Bell durumu ve GHZ devresi

Modül 3

Temel Kuantum Algoritmaları

Deutsch-Jozsa ve Bernstein-Vazirani algoritmaları
Grover arama algoritması ve karesel hızlanma
Kuantum Fourier dönüşümü ve faz tahmini
Shor algoritması ve kriptografiye etkisi
Kuantum üstünlüğü iddiaları ve gerçekçi beklentiler
Laboratuvar: Grover algoritmasının Qiskit ile uygulanması

Modül 4

Donanım Platformları ve NISQ Dönemi

Süperiletken, iyon tuzağı, nötr atom ve fotonik kübitler
Gürültülü orta ölçekli kuantum (NISQ) cihazların sınırları
Dekoherans, kapı hataları ve kübit bağlantı topolojisi
Hata azaltma (mitigation) ile hata düzeltme farkı
Bulut erişimi: IBM Quantum, Amazon Braket, Azure Quantum
Günün değerlendirmesi ve varyasyonel algoritmalara köprü

Günün hedefiParametreli kuantum devreleriyle hibrit kuantum-klasik döngüyü kurmak, eğitilebilirlik sorunlarını anlamak ve QAOA ile VQE algoritmalarını uygulamak.

Modül 1

Hibrit Kuantum-Klasik Hesaplama

Varyasyonel kuantum algoritmalarının genel döngüsü
Parametreli kuantum devreleri (PQC) ve ansatz seçimi
Beklenti değeri, gözlemlenebilirler ve Hamiltoniyen
Klasik optimize ediciler: COBYLA, SPSA ve Adam
PennyLane ile türevlenebilir kuantum programlama
Laboratuvar: PennyLane ile ilk varyasyonel devre

Modül 2

Kuantum Gradyanları ve Eğitim Dinamikleri

Parametre kaydırma kuralı (parameter-shift rule)
Çorak platolar (barren plateaus) ve eğitilebilirlik
Donanım verimli ve problem uyumlu ansatz tasarımı
Atış (shot) sayısı, örnekleme gürültüsü ve maliyet
PennyLane ile PyTorch ve JAX arayüzleri
Laboratuvar: Devre derinliğinin gradyan varyansına etkisi

Modül 3

QAOA ve Kombinatoryal Optimizasyon

Problemleri QUBO ve Ising modeline dönüştürme
Kuantum yaklaşık optimizasyon algoritması (QAOA)
Max-Cut, portföy seçimi ve rota planlama örnekleri
Kuantum tavlama (quantum annealing) yaklaşımı
Klasik sezgisel yöntemlerle adil karşılaştırma
Laboratuvar: QAOA ile Max-Cut probleminin çözümü

Modül 4

VQE ve Kuantum Simülasyonu

Varyasyonel kuantum özdeğer çözücü (VQE) prensibi
Molekül Hamiltoniyenleri ve kimya uygulamaları
PennyLane qchem modülü ile küçük molekül modelleme
Sıfır gürültü ekstrapolasyonu (ZNE) ile hata azaltma
Vaka: Malzeme ve ilaç Ar-Ge'sinde kuantum simülasyonu
Günün özeti ve kuantum makine öğrenmesi gününe hazırlık

Günün hedefiKlasik veriyi kuantum durumlara kodlamak, kuantum çekirdek yöntemleri ve varyasyonel sınıflandırıcılar kurmak ve QML'de avantajın koşullarını eleştirel biçimde tartışmak.

Modül 1

QML Kavramları ve Veri Kodlama

QML taksonomisi: klasik ve kuantum veri ile model türleri
Veri kodlama: taban, genlik ve açı kodlaması
Özellik haritaları (feature maps) ve ifade gücü
Veri yükleme darboğazı ve qRAM varsayımları
Kübit sınırına uygun boyut indirgeme: PCA ön işleme
Laboratuvar: Farklı kodlamaların sınıflandırmaya etkisi

Modül 2

Kuantum Çekirdek Yöntemleri

Çekirdek hilesi ve kuantum çekirdek tanımı
Kuantum destek vektör makineleri (QSVM)
Qiskit Machine Learning ile çekirdek matrisi hesaplama
Çekirdek hizalama ve eğitilebilir özellik haritaları
Üstel çekirdek konsantrasyonu problemi
Laboratuvar: QSVM ile klasik SVM karşılaştırması

Modül 3

Varyasyonel Sınıflandırıcılar ve Hibrit Ağlar

Varyasyonel kuantum sınıflandırıcı (VQC) mimarisi
Veri yeniden yükleme (data re-uploading) tekniği
Kuantum evrişimli sinir ağları (QCNN) yaklaşımı
Hibrit modeller: PyTorch katmanı olarak kuantum devre
Aşırı öğrenme, genelleme ve düzenlileştirme
Laboratuvar: Hibrit kuantum-klasik görüntü sınıflandırma

Modül 4

Kuantum Üretken Modeller ve İleri Konular

Kuantum devre Born makineleri (QCBM)
Kuantum çekişmeli üretici ağlar (QGAN) kavramı
Kuantum pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları
Kuantum veri: kuantum durumların sınıflandırılması
Tartışma: QML'de kanıtlanmış avantaj nerede var?
Günün değerlendirmesi ve kuantum için YZ gününe köprü

Günün hedefiMakine öğrenmesinin kuantum donanım ve hata düzeltmedeki rolünü incelemek, tensör ağı yöntemlerini tanımak ve gerçek donanımda deney yürütüp adil kıyaslama yapmak.

Modül 1

Kuantum Sistemleri İçin Makine Öğrenmesi

Kuantum durum tomografisinde sinir ağı yaklaşımları
Makine öğrenmesi ile kalibrasyon ve darbe optimizasyonu
Hata düzeltme kodlarında sinir ağı tabanlı çözücüler
Pekiştirmeli öğrenme ile devre derleme optimizasyonu
Klasik gölgeler (classical shadows) ve öğrenme teorisi
Vaka: Kübit okuma sinyalinin ML ile sınıflandırılması

Modül 2

Tensör Ağları ve Kuantumdan Esinlenen Yöntemler

Tensör ağları ve matris çarpım durumları (MPS)
Tensör ağlarıyla sinir ağı sıkıştırma yaklaşımları
Kuantumdan esinlenen (quantum-inspired) algoritmalar
Dekuantizasyon sonuçları ve avantaj iddialarının sınırı
GPU hızlandırmalı simülasyon ve NVIDIA cuQuantum
Laboratuvar: MPS tabanlı basit bir sınıflandırıcı

Modül 3

Gerçek Kuantum Donanımında Çalışma

Transpilasyon, kübit eşleme ve yerel kapı kümeleri
Qiskit Runtime primitifleri: Sampler ve Estimator
Gürültü modelleriyle simülasyon ve donanım kıyaslama
Mitiq kütüphanesi ile hata azaltma teknikleri
Kuyruk süresi, maliyet ve deney bütçesi planlama
Laboratuvar: Bulut kuantum işlemcisinde VQC çalıştırma

Modül 4

Kıyaslama ve Avantaj Değerlendirmesi

Kuantum ve klasik modellerin adil kıyaslama protokolü
Kaynak tahmini: kübit, derinlik ve atış sayısı
Ölçeklenme analizi ve hata toleranslı dönem beklentileri
QML makalelerinde metodolojik tuzakları okuma
Uygulama: Bir kullanım senaryosu için fizibilite analizi
Günün özeti ve strateji ile proje gününe hazırlık

Günün hedefiKuantum sonrası kriptografi gerekliliklerini değerlendirmek, sektörel senaryoları incelemek, kurumsal kuantum-YZ stratejisini kurgulamak ve Ar-Ge projesini sunmak.

Modül 1

Kuantum Sonrası Kriptografi ve Güvenlik

Shor algoritmasının RSA ve ECC üzerindeki tehdidi
Şimdi topla, sonra çöz (harvest now, decrypt later) riski
NIST standartları: ML-KEM, ML-DSA ve SLH-DSA
Kriptografik envanter ve geçiş planlaması
YZ sistemlerinde model ve veri gizliliğine etkiler
Uygulama: Kuantum sonrası geçiş kontrol listesi

Modül 2

Sektörel Kullanım Senaryoları

Finans: portföy optimizasyonu ve risk simülasyonu
Kimya ve malzeme: molekül ve katalizör simülasyonu
Lojistik ve üretim: çizelgeleme ve rota optimizasyonu
Savunma ve algılama: kuantum sensörler ve iletişim
İlaç keşfinde hibrit kuantum-YZ iş akışları
Vaka: Kuantum pilot projelerinden çıkarılan dersler

Modül 3

Kurumsal Kuantum-YZ Stratejisi

Teknoloji olgunluk seviyeleri ve gerçekçi zaman çizelgesi
Kuantum hazırlık ekibi ve yetkinlik haritası
Bulut sağlayıcıları, ekosistem ve iş birliği modelleri
Açık kaynak araçlar: Qiskit, PennyLane, Cirq ve CUDA-Q
Ar-Ge bütçesi, fikri mülkiyet ve yayın stratejisi
Atölye: Kurum için kuantum-YZ yol haritası taslağı

Modül 4

Ar-Ge Projesi ve Kapanış

Grup projesi: hibrit QML veya optimizasyon prototipi
Klasik referans modelle karşılaştırmalı sonuç analizi
Proje sunumları ve teknik geri bildirim oturumu
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve laboratuvar not defterlerinin teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Kuantum Temelleri — Kübit, süperpozisyon, dolanıklık ve ölçüm kavramlarını matematiksel gösterimle doğru biçimde açıklayabileceksiniz.
Devre Programlama — Qiskit ve PennyLane ile kuantum devreleri kurup simülatörde ve bulut donanımında çalıştırabileceksiniz.
Varyasyonel Yöntemler — QAOA ve VQE gibi hibrit algoritmaları uygulayıp çorak plato ve gürültü sorunlarını yönetebileceksiniz.
Kuantum ML — Kuantum çekirdekler, VQC ve hibrit sinir ağı modelleri kurarak sınıflandırma deneyleri tasarlayabileceksiniz.
Adil Kıyaslama — Kuantum modellerini güçlü klasik referanslarla kıyaslayıp avantaj iddialarını kanıta dayalı değerlendirebileceksiniz.
Donanım Farkındalığı — Donanım platformlarının sınırlarını, transpilasyonu ve hata azaltma tekniklerini deney planına yansıtabileceksiniz.
Kuantum Sonrası Hazırlık — ML-KEM ve ML-DSA gibi NIST standartları ışığında kurumsal kriptografik geçiş ihtiyacını belirleyebileceksiniz.
Ar-Ge Stratejisi — Kurumunuz için gerçekçi zaman çizelgesine dayanan uygulanabilir bir kuantum-YZ yol haritası hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Ar-Ge mühendisleri
yapay zeka ve veri bilimi araştırmacıları
optimizasyon uzmanları
hesaplamalı kimya ve fizik ekipleri ile teknoloji strateji birimlerinin teknik uzmanları.

Sıkça Sorulan Sorular

Kuantum Hesaplama ve Yapay Zeka Eğitimi kimler için uygundur?

Program; Ar-Ge mühendisleri, yapay zeka ve veri bilimi araştırmacıları, optimizasyon uzmanları, hesaplamalı kimya ve fizik ekipleri ile teknoloji strateji birimlerindeki teknik uzmanlar için tasarlanmıştır.

Eğitime katılmak için fizik bilgisi gerekli mi?

Kuantum fiziği geçmişi gerekmez; konular doğrusal cebir üzerinden anlatılır. Lisans düzeyinde doğrusal cebir, Python ile çalışma deneyimi ve temel makine öğrenmesi kavramlarına aşinalık beklenir.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi araçlar kullanılır?

Eğitim 5 tam gün ve 20 modülden oluşur. Laboratuvarlarda Qiskit, Qiskit Machine Learning, PennyLane, Mitiq ve PyTorch kullanılır; seçili deneyler IBM Quantum gibi bulut kuantum platformlarında çalıştırılır.

Kuantum makine öğrenmesi bugün klasik yöntemlerden daha mı iyi?

Güncel araştırmalar pratik veri setlerinde genel bir kuantum avantajı göstermemektedir. Eğitimde bu nedenle kuantum modelleri güçlü klasik referanslarla adil biçimde kıyaslanır ve avantajın hangi koşullarda mümkün olabileceği tartışılır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu, içerik kuruma uyarlanabilir mi?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Ön görüşmede kurumun finans, kimya, lojistik veya savunma gibi odak alanları belirlenir ve proje senaryoları bu alanlara göre uyarlanır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

KUANTUM HESAPLAMA VE YAPAY ZEKA EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Hesaplama İçin Kuantum Mekaniği

Kuantum Kapıları ve Devre Modeli

Temel Kuantum Algoritmaları

Donanım Platformları ve NISQ Dönemi

Hibrit Kuantum-Klasik Hesaplama

Kuantum Gradyanları ve Eğitim Dinamikleri

QAOA ve Kombinatoryal Optimizasyon

VQE ve Kuantum Simülasyonu

QML Kavramları ve Veri Kodlama

Kuantum Çekirdek Yöntemleri

Varyasyonel Sınıflandırıcılar ve Hibrit Ağlar

Kuantum Üretken Modeller ve İleri Konular

Kuantum Sistemleri İçin Makine Öğrenmesi

Tensör Ağları ve Kuantumdan Esinlenen Yöntemler

Gerçek Kuantum Donanımında Çalışma

Kıyaslama ve Avantaj Değerlendirmesi

Kuantum Sonrası Kriptografi ve Güvenlik

Sektörel Kullanım Senaryoları

Kurumsal Kuantum-YZ Stratejisi

Ar-Ge Projesi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi