Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos da computação híbrida, integrando computação clássica e quântica em arquiteturas, algoritmos e fluxos de trabalho combinados. O foco está em compreender como sistemas clássicos e quânticos colaboram para resolver problemas complexos, respeitando as limitações atuais do hardware quântico.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o conceito de computação híbrida
• Diferenciar processamento clássico, quântico e híbrido
• Identificar problemas adequados a abordagens híbridas
• Entender fluxos de trabalho clássico-quântico
• Conhecer algoritmos híbridos básicos
• Avaliar limitações e benefícios da computação híbrida

Publico Alvo

• Profissionais de TI e computação
• Estudantes de tecnologia, engenharia e ciências exatas
• Cientistas de dados e analistas
• Gestores de inovação e tecnologia
• Interessados em computação quântica aplicada

Pre-Requisitos

• Fundamentos de computação clássica
• Noções introdutórias de computação quântica
• Lógica de programação
• Matemática básica

Conteúdo Programatico

Module 1 – Classical, Quantum and Hybrid Computing

1. Classical computing limitations
2. Quantum computing overview
3. Why hybrid computing matters
4. Near-term quantum reality

Module 2 – Hybrid Computing Architecture

1. Classical control and quantum execution
2. Hybrid system components
3. Data flow and orchestration
4. Cloud-based hybrid platforms

Module 3 – Hybrid Algorithms Fundamentals

1. Variational algorithms concept
2. Classical optimization loops
3. Quantum subroutines
4. Performance considerations

Module 4 – Variational Quantum Algorithms (VQA)

1. VQA principles
2. Parameterized quantum circuits
3. Cost functions
4. Optimization strategies

Module 5 – Hybrid Use Cases

1. Optimization problems
2. Machine learning hybrid models
3. Simulation and modeling
4. Industry-driven scenarios

Module 6 – Tools and Frameworks

1. Hybrid programming tools overview
2. Qiskit hybrid workflows
3. Integration with classical languages
4. Simulation vs real hardware

Module 7 – Challenges and Limitations

1. Noise and decoherence
2. Scalability issues
3. Resource constraints
4. Cost and execution trade-offs

Module 8 – Future of Hybrid Computing

1. Roadmap of hybrid systems
2. Hardware evolution impact
3. Hybrid-first strategies
4. Preparing for fault-tolerant quantum computing