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未來算力,量子AI技術與應用:材料結構模擬、癲癇腦波預警、基因表達分析……解決傳統AI算力瓶頸,重構未來產業版圖

未來算力,量子AI技術與應用:材料結構模擬、癲癇腦波預警、基因表達分析……解決傳統AI算力瓶頸,重構未來產業版圖

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9786267708668
金賢敏,胡俊杰
沐燁文化
2025年9月24日
150.00  元
HK$ 127.5  






ISBN:9786267708668
  • 規格:平裝 / 338頁 / 17 x 23 x 1.69 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習











      量子運算與人工智慧融合的嶄新視野

      走進次世代科技,掌握跨領域競爭優勢

      一書在手,擁抱計算科學新紀元



      ? 一場技術革命

      隨著摩爾定律逐漸失效,傳統半導體技術面臨物理極限,資料密集型應用對算力的需求日益劇增。本書以「智慧算力的下一步」為核心視角,深入探討量子運算作為新一代算力支柱的可行性,並展現量子技術如何重塑人工智慧的演算法與應用。



      ? 量子AI核心技術全揭露

      本書介紹量子AI的主要架構與技術模組,包括量子自編碼網路、量子卷積神經網路、量子注意力機制、量子對抗網路與量子強化學習等。讀者能清楚看見傳統AI技術如何轉化為量子版本,並掌握其潛在優勢。

      特別值得一提的是,書中引介了參數化量子線路與量子神經網路等關鍵架構,展示其在減少參數數量、提升學習穩定性與抗干擾能力上的優勢,為深度學習的下一階段提供新方向。



      ? 應用導向的實務案例與程式實作

      本書並非僅止於理論推導,而是強調「落地應用」與「可操作性」。透過多個跨領域案例,包括新冠病毒RNA變異預測、蛋白質靶點親和力分析、太陽能材料結構設計、癲癇腦波分析等,作者展示了量子AI在各種產業的實際潛力。



      ? 面向未來的量子AI生態與開源願景

      書中提及,量子AI要真正落地,不只需要硬體突破,還需建立可普及的開發框架與生態系。因此,書中特別介紹了如何基於PyTorch架構打造類Qiskit風格的量子神經網路開發平台,降低跨領域開發者進入門檻。

      量子AI的學術與產業價值已逐漸受到全球重視,但其門檻亦高。本書以開源、模組化、跨語言整合的方式,鋪設出一條從理論、技術到應用的完整道路,為後續研究與開發提供可複製、可擴展的框架參考。

      

      ? 適合對象與學習價值

      本書適合AI開發者、資訊工程師等具備數學與程式基礎的讀者閱讀。它不僅是一部技術參考書,更是一扇通往未來智慧算力世界的大門。透過本書,讀者能掌握量子AI的基礎邏輯與發展藍圖,並獲得實作與應用層面的具體指引。

      隨著量子計算逐漸走出實驗室並邁向產業落地,量子人工智慧勢必成為21世紀最具顛覆性的科技之一。本書是理解與參與這場革命的起點。



    本書特色



      本書結合量子運算與人工智慧兩大尖端科技,深入淺出地介紹了量子電腦與AI的融合趨勢。涵蓋量子自編碼器、量子卷積神經網路、量子注意力機制等前沿技術,並搭配PyTorch與Qiskit實作範例。特別收錄新冠病毒變異預測、藥物設計、基因表達等應用,展現量子AI在醫療與材料科學的潛力,是探索未來智慧算力的入門寶典。


     





    前言

    第1章 量子運算與人工智慧

    第2章 量子運算的基礎框架

    第3章 量子化自編碼網路

    第4章 卷積、圖與圖神經網路相關演算法

    第5章 關於注意力機制

    第6章 量子化對抗自編碼網路

    第7章 強化學習的概念和理論

    第8章 量子機器的學習模型評估

    第9章 TorchScript量子運算元編譯

    第10章 量子StyleGAN預測新冠毒株Delta變異結構

    第11章 模擬材料相變過程的路徑搜尋

    第12章 蛋白質-生物分子親和能力預測

    第13章 關於基因表達

    附錄A 神經網路的基礎簡介



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