Electronique, Microélectronique & IoT - E2 - Exploration et analyse des performances des Réseaux de Neurones Quantiques (QNNs)

Profil: Ingénieur/Master. Spécialité: Electronique & Microélectronique ou filière proche. Lieux: CRMN Sousse Technopole / Labo uEi, FS Monastir. Encadrement: Dr. Faten OUAJA RZIGA; (collab. Prof. Kamel BESBES).

Description du sujet: Étudier les fondements des QNNs dans le cadre du Quantum Machine Learning (QML) et évaluer leurs capacités/limites via des expérimentations en simulation (PennyLane, Qiskit).

Travail demandé:

• État de l’art et mise en place de l’environnement expérimental
• Analyses comparatives (capacité de représentation et d’apprentissage)
• Proposition/exploration d’architectures inspirées de la bibliographie

Mots-clés: QNN, QML, Intelligence Artificielle, PennyLane, Qiskit

Réfs: https://apxml.com/courses/fundamentals-quantum-machine-learning ; https://ieeexplore.ieee.org/document/9528698

Pièces à joindre: CV (2 pages max), lettre de motivation (1 page), relevés des deux dernières années, et le code/titre du sujet.

📧 Pour postuler: faten_ouaja@yahoo.fr