Чему вы научитесь
- Проектировать архитектуру гибридных квантово-классических систем для решения прикладных задач.
- Программировать квантовые алгоритмы (Гровера, QAOA, VQE) на Python с использованием Qiskit.
- Эффективно использовать генеративные ИИ-модели (DeepSeek/Qwen) для генерации, анализа, рефакторинга и документирования кода.
- Запускать вычисления на симуляторах и облачных квантовых процессорах (включая российские платформы).
- Проводить бенчмаркинг и анализ эффективности алгоритмов, сравнивая работу на идеальных симуляторах, моделях шума и реальном «железе».
- Сводить реальные инженерные задачи (оптимизации маршрутов, моделирования материалов) к математическим моделям, понятным квантовому компьютеру (QUBO, модель Изинга).
- Оценивать экономическую целесообразность внедрения, рассчитывая метрики эффективности и строя технико-экономическое обоснование (ТЭО).
- Создавать профессиональную документацию и презентовать итоговый проект, объединяя технические и бизнес-аспекты.
О курсе
Цели курса
Наша цель — подготовить не теоретиков, а практикующих инженеров-архитекторов, которые смогут:
-
Понимать, как квантовые вычисления интегрируются в классические IT-инфраструктуры.
-
Быстро прототипировать решения для конкретных отраслевых задач.
-
Критически оценивать потенциал и ограничения технологии, делая обоснованный выбор в пользу гибридных подходов.
Почему нужно выбрать именно его?
-
Уникальный фокус на инженерии: Мы не изучаем квантовую физику в отрыве, а сразу учимся строить работающие системы.
-
Практика с первого занятия: Никаких абстрактных теорий — только код, эксперименты и анализ результатов.
-
Интеграция с ИИ: Вы освоите prompt-инженерию для работы с кодом, что ускоряет обучение и соответствует последним трендам разработки.
-
Отраслевая ориентированность: Все примеры и проекты связаны с задачами транспорта, логистики и управления сложными системами.
-
Работа с российским стеком: Учитываем особенности доступа к технологиям и делаем акцент на доступные инструменты.
Что нужно будет делать?
Вы будете проходить полный цикл инженерной работы: от получения задания и изучения теории до написания кода, его тестирования на разных платформах, анализа результатов и защиты проекта. Основной инструмент — Jupyter Notebook в облачной среде, генеративный ИИ-ассистент и живой критический ум.
Для кого этот курс
Начальные требования
Для успешного старта вам необходимо:
-
Базовые знания Python: умение работать с переменными, циклами, функциями, списками, библиотеками NumPy. Опыт работы в Jupyter Notebook будет большим плюсом.
-
Основы линейной алгебры на уровне понимания, что такое вектор, матрица, умножение матриц.
-
Общее представление о квантовой механике на уровне понятий "кубит", "суперпозиция", "запутанность" (всё необходимое будет кратко повторено).
-
Готовность к экспериментам и самостоятельному поиску решений — курс построен на практике и анализе, а не на заучивании.
-
Умение формулировать запросы на естественном языке для работы с ИИ-ассистентом.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено по модульному принципу с нарастающей сложностью. Каждый модуль состоит из:
-
Вводной лекции с теорией, разбором примеров и постановкой задачи.
-
Практического занятия, где с помощью ИИ вы получаете и анализируете код для решения конкретной подзадачи.
-
Лабораторной работы, где вы самостоятельно интегрируете полученные знания, проводите эксперименты и делаете выводы.
-
Свободного ответа на платформе Stepik, где вы описываете свои результаты, анализируете процесс и отвечаете на исследовательские вопросы.
Ключевой элемент — сквозной проект, который вы будете вести на протяжении всего курса, постепенно превращая идею в полноценный архитектурный проект с прототипом, который вы защитите в конце.
Программа курса
Отзывы прошедших курс
Что вы получаете
- Навык проектирования гибридных систем для решения задач в логистике, финансах и материаловедении.
- Практический опыт квантового программирования на Qiskit и готовое портфолио рабочих прототипов.
- Умение проводить бенчмаркинг и анализ работы алгоритмов на разных платформах, включая облачные сервисы.
- Ключевой навык работы с ИИ-ассистентами (DeepSeek) для генерации, отладки и документирования кода.
- Способность оценивать экономику проектов, создавая технико-экономическое обоснование (ТЭО).
- Готовый архитектурный проект и навык презентации — ваш главный аргумент при трудоустройстве.
- Вы станете не просто теоретиком, а практикующим специалистом, готовым решать реальные инженерные задачи на стыке квантовых и классических технологий.