課程將利用圖解、程式、數理及實作之教學活動，帶領學生進入全腦體驗之學習歷程，讓量子電腦程式設計變得很容易上手；課程內容並設計練習題組，讓學生在 Composer 中設計符合練習題組的題目要求，進一步要求 OPENQASM 2.0 對應的 Qiskit Python 程式碼在 Lab 及 Colab 中進行執行，以了解其中細節及不同執行環境之差異。
課程特色讓學生得以圖示、程式、數學並重之全腦學習模式，並透過網頁環境之隨時、隨地學習環境。
**本課程列為114/01學期國立中正大學數位自學微學分學習活動之課程，認列學習時數6小時，平臺同步開設中正大學認列之自學課程，歡迎同步選修，課程名稱及認列學習時數分列如下：
(1) 量子基礎線性代數（2025秋季班）：6小時
(2) 量子基礎應用數學（2025秋季班）：6小時
(3) 深度類神經計算及應用（2025秋季班）：6小時
(4) 深度模糊計算及應用（2025秋季班）：6小時
(5) 圖示量子程式設計入門：6小時
(6) 量子深度學習應用入門：6小時
(7) 大數據導論及實作：9小時
(8) Introduction and Application of Information Security：6小時
1. 建立量子位元、量子邏輯閘與量子電路的基本認識。
2. 熟悉 Google Cirq 與 IBM Qiskit 的安裝與使用。
3. 能操作量子模擬器進行基本的量子程式撰寫與測試。
4. 透過範例學會實作量子隨機數產生、數值排序與糾纏態建構。
5. 初步了解布洛赫球三軸的物理意涵與操作效果。
教師簡介
本課程由專精於人工智慧與系統應用開發的 蔡政宇 教師授課，其研究領域涵蓋數位學習、合作學習、深度學習、人工智慧、類神經網路、物聯網、區塊鏈應用與量子程式設計，長期投入於跨領域技術的教學推廣與實務應用。
教師擁有豐富的程式設計與系統架構經驗，熟悉多種主流程式語言與開發環境，擅長運用多樣化的開發工具與框架進行架構設計與應用問題解決，並具備跨平台作業系統與行動裝置應用程式開發能力，能有效引導學員從經典程式設計邁向量子運算與 AI 應用的實作世界。
單元 1:Python開發環境與量子模擬器
單元 2:量子位元操作與基本運算
單元 3:量子電路的設計與操作
單元 4:資料結構在量子計算中的應用範例
單元 5:布洛赫球X、Y、Z
單元 6:深度學習與量子計算概論
本課程共計6週，每週學習活動包括瀏覽教學影片，以及進行隨堂測驗與作業，並參與討論區討論。
課程架構包括6週，每週學習單元主題及如下：
單元1：Python開發環境與量子模擬器
單元2：量子位元操作與基本運算
單元3：量子電路的設計與操作
單元4：資料結構在量子計算中的應用範例
單元5：布洛赫球X、Y、Z
單元6：深度學習與量子計算概論
作業： 3次（每次比重10%），佔總成績 30%
測驗：10次（每次比重5%），佔總成績 50%
討論： 5次（每次比重4%），佔總成績 20%
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