量子人工智能

本书中不仅是在讨论量子人工智能这一前沿科技话题，编者们在实现应用案例的探索中也尽力选择了对开发者最友好开发方式，帮助兴趣爱好者了解量子人工智能算法设计和应用的最便捷的路径，启发更多想法和方案的诞生。

量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。 全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第9章是量子人工智能的进阶知识，讲解不同量子算法的可行的评估方式和量子神经网络基于Torch.Script技术进行算子化的内容。第10~13章通过在原生的深度学习PyTorch环境中引入量子算法，带来可能的量子增强，并分别实现了对材料晶体结构相变过程搜索，冠状病毒RNA序列变异预测、药物虚拟筛选中亲和能的预测及基因表达药物设计等案例。 本书可作为量子人工智能初学者的入门书籍，PyTorch深度学习爱好者的参考书籍，也可作为从事量子人工智能相关工作技术人员的应用指南。

金贤敏,上海交通大学长聘教授，博士生导师，集成量子信息技术研究中心主任，获上海市青年科技英才奖、全国百篇优秀博士论文奖、中国科学院百篇优秀博士论文奖，区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室学术带头人。 
胡俊杰，现就职于上海交通大学集成量子信息技术研究中心，主要研究方向为在实验室光子芯片平台上进行量子模拟与量子机器学习。毕业于中国科学院大学并获得博士学位，研究方向为机器学习与材料模拟的交叉方向。