ChemicalQDevice Courses

QiML Algorithm Architecture R&D - New Utilities and Higher Accuracies

Explora arquitecturas de algoritmos QiML, nuevas utilidades y mejoras de precisión en simuladores de computación cuántica para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático cuántico más eficientes.

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New 2023 FDA Annual Approvals and QiML Practical Applications

Resumen de aprobaciones anuales de la FDA 2023 y aplicaciones prácticas de QiML. Explora dispositivos médicos con IA/ML aprobados y el potencial del aprendizaje automático inspirado en la cuántica para aplicaciones médicas.

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FDA AI/ML Medical Device Guidelines and Potential QML Submissions

Explore FDA guidelines for AI/ML medical devices and potential quantum machine learning submissions. Learn about recent approvals, regulatory frameworks, and emerging technologies in healthcare AI.

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How to Select the Correct QML Loss Function and Optimizer

Explora las funciones de pérdida y optimizadores en bibliotecas populares de aprendizaje automático cuántico para mejorar el rendimiento y la convergencia de modelos QML.

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IBM Qiskit Machine Learning Tutorials

Seminario sobre tutoriales de aprendizaje automático con IBM Qiskit: fundamentos de computación cuántica, prototipos rápidos y modelos inspirados en la cuántica utilizando el SDK de Qiskit para flujos de trabajo de I+D prácticos.

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Specific QiML Algorithms for Medical R&D Applications

Quantum-inspired machine learning algorithms for medical R&D: optimizing circuits with quantum and classical parameters in Python/PyTorch for practical applications in healthcare.

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Advanced Discussion: Potential Quantum Radiomics ML Workflows

Exploración de flujos de trabajo de aprendizaje automático cuántico para radiomics, destacando avances recientes en simulación y análisis de grandes conjuntos de datos para aplicaciones médicas.

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Python PyTorch Quantum ML Ports and Models for Potential Medical Use

Explora la construcción de modelos de aprendizaje automático cuántico utilizando Python y PyTorch, con enfoque en aplicaciones médicas potenciales.

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PennyLane Python Quantum Machine Learning Demos - Comprehensive Overview

Exploración exhaustiva de demostraciones de PennyLane para aprendizaje automático cuántico, abarcando modelos, aplicaciones y técnicas avanzadas para desarrolladores de computación híbrida.

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How to Succeed in PennyLane Library for Medical QML Developers

Guía paso a paso sobre el uso de la biblioteca PennyLane para desarrolladores de aprendizaje automático cuántico en medicina. Cubre 10 temas clave de la documentación para programar computadoras cuánticas.

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Quantum Inspired Machine Learning for FDA Quantum ML Software as Medical Device Submissions

Explora cómo los algoritmos inspirados en la cuántica podrían implementarse en las recientes aprobaciones de IA/ML de la FDA, analizando su potencial impacto en dispositivos médicos y software.

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Advanced Quantum ML Algorithms for Digital Health - Integrating Cirq and TensorFlow Quantum

Explora algoritmos avanzados de aprendizaje automático cuántico para desarrolladores de salud digital, abarcando bibliotecas, modelos existentes, plataformas, recursos SDK y consideraciones regulatorias de la FDA.

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How to Create, Optimize, and Implement Quantum ML Algorithms

Learn to create, optimize, and implement quantum machine learning algorithms using Qiskit. Covers circuit basics, advanced techniques, pulse scheduling, transpiler optimization, and hyperparameter tuning for quantum models.

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Developer Transition: Machine Learning to Quantum Machine Learning

Transición del aprendizaje automático al aprendizaje automático cuántico para desarrolladores: marcos, dispositivos, desafíos y oportunidades emergentes en este campo en evolución.

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Quantum Algorithm and Deep Learning Pairs for Medical Analysis

Selección de algoritmos cuánticos para aplicaciones híbridas clásico-cuánticas en análisis médico. Discusión sobre implementación y beneficios de combinar aprendizaje profundo y computación cuántica.

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