Quantum Machine Learning Aplicado a Genômica e Medicina (96h)
Sobre o curso
Módulo 1: Fundamentos de QML e Saúde Digital Introdução aos conceitos de computação quântica (circuitos variacionais, QNNs) e o papel da Inteligência Artificial no ecossistema da Internet das Coisas Médicas (IoMT).
Módulo 2: Genômica Quântica e Bioinformática Foco no uso de mapeamento de características (Feature Maps) e algoritmos como QSVC para classificação de sequências de DNA e identificação de variantes genéticas. O módulo pode utilizar datasets de genômica do PennyLane e ferramentas da IBM Quantum.
Módulo 3: Diagnóstico e Imagens Médicas Avançadas Aplicações práticas na detecção de doenças, incluindo o uso de Redes Neurais Convolucionais Quânticas (QCNN) para classificação de tumores cerebrais em ressonâncias magnéticas e algoritmos SVMQA para detectar células de câncer de mama.
Módulo 4: Simulação Molecular e Descoberta de Fármacos Abordagem do design de novos medicamentos usando Redes Adversárias Geradoras Quânticas (QGANs) e a resolução de problemas complexos de dobramento de proteínas através de algoritmos como o VQE (Variational Quantum Eigensolver).
Módulo 5: Segurança e Privacidade na Saúde Quântica Implementação de Criptografia Homomórfica Quântica (QHE) para proteger registros eletrônicos de saúde e dados genômicos, permitindo o processamento de dados na nuvem sem comprometer a confidencialidade do paciente.
Classificações e revisões de estudantes
Sem avaliações ainda