School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code COMP 465
Course Title in English Fundamentals of Quantum Computing
Course Title in Turkish Kuantum Hesaplama Temelleri
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom
Level of Course Introductory
Semester Spring
Contact Hours per Week
Lecture: 3 Recitation: -- Lab: -- Other: --
Estimated Student Workload 145 hours per semester
Number of Credits 6 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites MATH 211 - Linear Algebra
MATH 224 - Probability and Statistics for Engineering
Expected Prior Knowledge Exposure to some form of programming
Co-requisites None
Registration Restrictions Only Undergraduate Students
Overall Educational Objective To learn the fundamentals of quantum information and computing and explore various application areas.
Course Description This course explores the fundamentals of Quantum Information Science and Computation. The following important topics are covered: superposition, entanglement, quantum teleportation and the theory of measurement. The course will review and compare classical computation against quantum computation with several examples. We also intend to give assignments to use IBM’s real quantum computers available on the cloud to get students a hands-on experience on this new emerging field. Towards the end of the course, we shall provide details about few quantum algorithms and future trends such as Quantum Machine Learning (QML). In addition, some of the philosophical questions and the impact of Quantum computing to various fields of research will be discussed.
Course Description in Turkish Bu ders Kuantum Bilgi Bilimi ve Hesaplamanın temellerini inceleyecektir. Önemli olan şu konulara yer verilecektir: süperpozisyon, dolaşıklık, kuantum ışınlanma ve ölçüm teorisi. Ders, kuantum hesaplamaya karşı klasik hesaplamayı gözden geçirecek ve birkaç örnekle karşılaştıracaktır. Ayrıca, öğrencilere bu yeni ortaya çıkan alanda uygulamalı bir deneyim kazandırmak için IBM’in bulut üzerinde bulunan gerçek kuantum bilgisayarlarını kullanma ödevleri verilecektir. Dersin sonuna doğru, birkaç kuantum algoritması ve Kuantum Makine Öğrenimi (QML) gibi gelecekteki eğilimler hakkında ayrıntılar paylaşacağız. Ayrıca, felsefik soruların bazıları ve kuantum hesaplamanın çeşitli araştırma alanlarına etkisi tartışılacaktır.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) describe quantum mechanics and fundamental principles of quantum computing;
2) describe and construct quantum circuits using online tools;
3) apply quantum circuits/algorithms to solve some of the hard problems;
4) analyze and apply basic principles of quantum communications;
5) describe and implement most notable quantum algorithms;
6) acquire and apply the knowledge of quantum technology for future trends.
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5 6
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi.
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi.
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği.
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi.
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi.
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması.
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme.
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi.
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme.
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme.
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi.
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi.
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme.

Relation to Program Outcomes and Competences

N None S Supportive H Highly Related
     
Program Outcomes and Competences Level Assessed by
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. N
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. N
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. H Exam,HW,Participation
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. N
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. N
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. N
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. N
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. N
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. S Participation
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S HW,Participation
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. N
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. S Exam,HW
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Exam,HW
Prepared by and Date ŞEFİK ŞUAYB ARSLAN , December 2020
Course Coordinator TUBA AYHAN
Semester Spring
Name of Instructor

Course Contents

Hafta Konu
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)
16)
Required/Recommended ReadingsDepending on the level of students, there are two references I frequently resort to (both are available online) i. Chris Bernhardt, Quantum Computing for Everyone, MIT Press, 1st Edition (2019) [More suitable for undergraduates] ii. Kaye, Phillip, Raymond Laflamme, and Michele Mosca. An Introduction to Quantum Computing. Oxford University Press, 2007.
Teaching MethodsLectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique
Homework and ProjectsThere are 5 homeworks formulated much like small projects.
Laboratory WorkNone
Computer UseRequired
Other Activities-
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Uygulama 12 % 12
Ödev 5 % 25
Ara Sınavlar 1 % 25
Final 1 % 38
TOTAL % 100
Course Administration arslans@mef.edu.tr

Instructor’s office: 5th Floor Office hours: Tue 16:00-17:00. E-mail address: arslans@mef.edu.tr, Rules for attendance: Classroom practice contributes to 14% of the final grade. Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed midterm by the student will be given the grade of the final exam. No make-up will be given. Missing a final: Faculty regulations. A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Academic dishonesty and plagiarism: YÖK Regulations

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 14 1 3 1 70
Ödevler 5 6 2 40
Ara Sınavlar 1 12 1.5 13.5
Final 1 20 2.5 22.5
Total Workload 146
Total Workload/25 5.8
ECTS 6