量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發展。本書旨在採用對深度學習愛好者友好的方式，構建量子人工智能應用。 全書共13章，第1章和第2章系統介紹量子電腦發展脈絡和量子計算編程的基礎知識。第3~7章分別介紹不同的深度學習方法和在這些算法邏輯上構建量子啟發算法的方式，用量子線路中的相位作為神經網絡的可學習參數，重構為量子神經網絡算子。這些算子可以在PyTorch環境中直接調用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網絡基於Torch.Script技術進行算子化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，並分別實現了對材料晶體結構相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達藥物設計等案例。 本書可作為量子人工智能初學者的入門書籍，PyTorch深度學習愛好者的參考書籍，也可作為從事量子人工智能相關工作技術人員的應用指南。
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