นี่คือวิธีที่ฉันสอนหลักสูตรคอมพิวเตอร์ควอนตัมให้กับนักเรียนกว่า 4,000 คนในคราวเดียว

นี่คือวิธีที่ฉันสอนหลักสูตรคอมพิวเตอร์ควอนตัมให้กับนักเรียนกว่า 4,000 คนในคราวเดียว

เครดิตฟรี

โดยปกติ ฉันกำลังสอนนักเรียน 30, 40 หรืออาจจะ 60 คนในชั้นเรียนคอมพิวเตอร์ควอนตัมของฉัน แต่เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ฉันดูที่หน้าจอและพบว่ามีนักเรียนออนไลน์ 2,600 คนกำลังดูฉันออนไลน์ และอีกมากที่จะดูการบรรยายในภายหลัง
เป็นเรื่องที่น่าตกใจเล็กน้อย แต่ก็น่าประหลาดใจที่เห็นว่ามีความหลงใหลและความสนใจในการคำนวณควอนตัมจากผู้คนทั่วโลกเป็นอย่างมาก

สล็อต

สัปดาห์ที่แล้วและในสัปดาห์นี้ ทีม IBM Quantum และ Qiskit ได้จัดหลักสูตรที่ไม่เคยมีใครสอนมาก่อน: Qiskit Global Summer School ซึ่งเป็นหลักสูตรคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบเร่งรัดและระยะไกลโดยสิ้นเชิง มีนักเรียน 4,084 คนจากเกือบทุกโซนเวลาบนโลก ครูผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากได้สอนชั้นเรียนและเซสชันในห้องปฏิบัติการจากชั้นเรียนของฉันเกี่ยวกับพื้นฐานของการคำนวณควอนตัมไปจนถึงการดำน้ำลึกเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ควอนตัมและอัลกอริธึมควอนตัม ประสบการณ์มีความท้าทาย และการสอนสองวันติดต่อกันเป็นเวลาสามชั่วโมงบนหน้าจอ iPad อาจทำให้เหนื่อยมาก แต่ฉันรู้สึกเป็นเกียรติมากที่ได้แบ่งปันความกระตือรือร้นของฉันในการคำนวณควอนตัมกับคนจำนวนมาก
ประการแรก เกี่ยวกับฉันเล็กน้อย ฉันเป็นนักศึกษาปริญญาเอกที่กำลังศึกษาทฤษฎีข้อมูลควอนตัมที่ ETH Zürich และเป็นสมาชิกของทีมชุมชน Qiskit เป็นข้อบังคับที่นักเรียน ETH แต่ละคนต้องสอนหนึ่งครั้งต่อภาคการศึกษาในฐานะผู้ช่วยสอน ตั้งแต่ฉันเริ่มต้น ฉันได้สอนกลศาสตร์ควอนตัม การคำนวณควอนตัม และหลักสูตรฟิสิกส์และวิทยาศาสตร์อื่นๆ เมื่อ 2 ปีที่แล้ว เรามีโรงเรียนภาคฤดูร้อนที่เกี่ยวกับควอนตัมคอมพิวติ้ง แต่ในนาทีสุดท้าย วิทยากรต้องลาออก ดังนั้นฉันจึงกระโดดเข้ามาอย่างมีความสุข ตั้งแต่ฉันเริ่มทำงานกับ Qiskit ฉันก็เริ่มช่วยงานกิจกรรมต่างๆ และเริ่มสอนที่ โรงเรียนภาคฤดูร้อน Qiskit ด้วยตนเอง แต่โรงเรียน Qiskit Global Summer เป็นประสบการณ์ที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง
ฉันสามารถนำเนื้อหาจำนวนมากที่เตรียมไว้สำหรับหลักสูตรคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่เคยสอนที่ ETH มาใช้ซ้ำได้ รวมทั้งในโรงเรียนภาคฤดูร้อนที่ผ่านมาด้วย สำหรับหลักสูตรใหม่แต่ละหลักสูตร ฉันพยายามเพิ่มประสิทธิภาพการบรรยายของฉันเพื่อให้ชัดเจนยิ่งขึ้นโดยจดจำและคาดการณ์ประเภทของคำถามที่ผู้คนมีจากการบรรยายครั้งก่อน ท้ายที่สุด เมื่อฉันสอนนักเรียน 30-60 คน ผู้คนสามารถยกมือหรือเปิดเสียงเพื่อถามคำถาม แต่ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะตอบคำถามทุกข้อจากสตรีมแบบสดของนักเรียน 2,600 คน ฉันลงเอยด้วยการใช้เวลามากกว่าปกติในรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ และแต่ละขั้นตอน — สิ่งที่ฉันจะทำในขั้นตอนเดียวเพื่อสอนนักศึกษาฟิสิกส์ระดับบัณฑิตศึกษา ตอนนี้จะทำในสามขั้นตอน
ฉันยังพยายามทำให้ความคาดหวังชัดเจนกับนักเรียน เป็นเรื่องยากที่จะทำให้แน่ใจว่าทุกคนมีความสุข เพราะในหลักสูตรที่เปิดกว้างเช่นนี้ นักเรียนบางคนจำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่เข้มแข็ง ในขณะที่คนอื่นๆ ไม่มี ฉันจะชี้ให้เห็นเมื่อบางประเด็นมีความสำคัญ หรือเมื่อส่วนนั้นมีไว้สำหรับผู้ที่หวังจะเห็นข้อพิสูจน์ที่เข้มงวดเท่านั้น ในระหว่างการบรรยายครั้งหนึ่ง ฉันสาธิตกลไกทางคณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังว่าเหตุใดการใช้เมทริกซ์รวมเฉพาะจึงสอดคล้องกับการสะท้อนรอบแกนบางแกน แต่ชี้ให้เห็นว่าคุณไม่จำเป็นต้องรู้การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์เพื่อที่จะเข้าใจวิธีการใช้เมทริกซ์ และการสะท้อนนั้นเป็นอย่างไร
โครงสร้างของหลักสูตรก็มีความสำคัญเช่นกัน คุณไม่ต้องการที่จะดำน้ำลึกเกินไปในตอนเริ่มต้น แต่คุณต้องเริ่มต้นด้วยบางสิ่งที่ให้แรงบันดาลใจแก่นักเรียนมากมาย ตัวอย่างเช่น ฉันแนะนำโปรโตคอลการเคลื่อนย้ายควอนตัมที่มีชื่อเสียงในการบรรยายครั้งแรก สิ่งสำคัญคือต้องทำลายต่อไปเพื่อทบทวนตัวอย่างเล็กๆ จนจบ
การสอนหลักสูตรทางไกลขนาดใหญ่นั้นมาพร้อมกับความท้าทายที่ไม่เหมือนใครอย่างแน่นอน มีปัญหาทางเทคนิค ยากในการวางแผนหลักสูตรเป็นเวลาสามชั่วโมง และติดตามคำถามของคนกลุ่มใหญ่ได้ยาก สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าอุปสรรค์จะเกิดขึ้น และเป็นไปไม่ได้ที่จะทำให้ทุกคนมีความสุข ในห้องเรียนปกติ คุณสามารถหันหลังกลับเพื่อให้แน่ใจว่านักเรียนจะไม่เบื่อหรือสับสน แต่ในการบรรยายขนาดใหญ่เช่นนี้ คุณต้องแน่ใจว่าพวกเขากำลังโต้ตอบกับแพลตฟอร์มการเรียนรู้โดยถามและโหวตคำถามและมีส่วนร่วมในแชท การพูดขณะเขียนบน iPad อาจเป็นเรื่องยากเช่นกัน แต่ประสบการณ์นั้นเริ่มง่ายขึ้น
แน่นอน Qiskit Global Summer School คงเป็นไปไม่ได้หากปราศจากการสนับสนุนทั้งหมดที่ฉันได้รับจากทีม Qiskit ที่เหลือ อาสาสมัครทั่วโลกพร้อมให้ความช่วยเหลือเพื่อให้แน่ใจว่าบริการสตรีมมิงแบบสดของ Crowdcast นั้นได้ผลและเพื่อตอบคำถามของนักเรียนใน Discord ตลอดเวลา มันวิเศษมากที่ได้เห็นความพยายามและผลกระทบของทีม
โดยรวมแล้ว สิ่งสำคัญสำหรับครูคือต้องแสดงความกระตือรือร้นเกี่ยวกับหัวข้อนี้และแสดงความมั่นใจในตนเองขณะพูด โดยเฉพาะอย่างยิ่งต่อหน้าฝูงชนจำนวนมาก ตอนแรกฉันรู้สึกประหม่ามาก แต่เมื่อเข้าสู่กระแสแล้วรู้สึกเหมือนกำลังสอนชั้นเรียนปกติ และเมื่อฉันเห็นจำนวนคนที่สมัคร ฉันรู้สึกตื่นเต้นมากขึ้นและทุ่มเทเวลามากขึ้นเพื่อศึกษาเนื้อหาทั้งหมดอีกครั้ง เพื่อให้แน่ใจว่าฉันสามารถนำเสนอหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมจริงๆ ฉันรู้สึกภูมิใจจริงๆ ที่สามารถสอนคอมพิวเตอร์ควอนตัมให้กับคนเหล่านี้ได้ทั้งหมด
ฉันชื่อ Desiree Vogt-Lee ฉันเคยเป็นส่วนหนึ่งของชุมชน Qiskit ในช่วงสองปีที่ผ่านมา และได้เป็นผู้สนับสนุน Qiskit เมื่อปีที่แล้ว ในช่วงเวลานี้ ฉันได้รับความรู้มากมายเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ควอนตัม ตลอดจนโอกาสในการเข้าร่วมกิจกรรมที่ยอดเยี่ยม เช่น ค่าย Qiskit
ฉันเริ่มต้นการเดินทางของ Qiskit เพียงต้องการทราบว่ามีคอมพิวเตอร์ควอนตัมพร้อมใช้งานทางออนไลน์หรือไม่ จากที่นั่น ฉันได้ดำดิ่งสู่ IBM Q Experience ควบคู่ไปกับ Qiskit และค้นพบระบบนิเวศทั้งหมดของเครื่องมือการพัฒนาและทรัพยากรการเรียนรู้ ทั้งหมดนี้ฟรีและเป็นโอเพ่นซอร์ส! ฉันรู้ว่านี่เป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การเป็นส่วนหนึ่งและต้องการมีส่วนร่วมทันที ช่องหย่อน Qiskitเป็นที่ที่ฉันเป็นจริงสามารถที่จะเชื่อมต่อกับชุมชน – มีคนจำนวนมากที่นำเสนอความเชี่ยวชาญและความช่วยเหลือของพวกเขามีทุกอย่างที่ Qiskit และควอนตัมที่เกี่ยวข้อง
การเป็นผู้สนับสนุน Qiskit ทำให้ฉันสามารถตอบแทน Qiskit และชุมชนได้ การมีส่วนสนับสนุนไม่เพียงแต่ในการปรับปรุงสื่อการศึกษา ซอฟต์แวร์ และชุมชนเท่านั้น แต่ยังสามารถมีส่วนร่วมในกิจกรรมออนไลน์และแบบตัวต่อตัวจำนวนมากที่อำนวยความสะดวกโดย Qiskit ได้ช่วยเสริมการเรียนรู้ของฉันเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมและเป็นประสบการณ์ที่ฉันอยากแบ่งปัน กับผู้อื่น

สล็อตออนไลน์

Advocates รายเดือน Showcase
ที่ค่าย Qiskit ยุโรปเมื่อปีที่แล้ว ทีมงานของฉัน (ภาพด้านบน) ทำงานในโครงการ Hackathon ที่เกี่ยวข้องกับทฤษฎีเกมควอนตัม โดยสร้างเวอร์ชันที่เล่นง่ายซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีของ Prisoner’s Dilemma ซึ่งผู้ต้องขังได้รับเลือกให้ร่วมมือเพื่อให้ทั้งคู่ได้รับโทษจำคุกที่สั้นลง ประโยคหรือทรยศซึ่งกันและกันจนไม่มีใครได้รับประโยคและอีกคนหนึ่งได้รับประโยคที่ยาวขึ้น – แต่ด้วย qubits ในการตัดสินใจแทนที่จะเป็นบิต ตั้งแต่นั้นมา ทีมงานของเราสามารถปรับปรุงและสร้างจากการออกแบบเบื้องต้นได้โดยใช้ข้อเสนอแนะจากชุมชน Qiskit ที่เติบโตขึ้นเรื่อยๆ ในที่สุด เราก็ได้ปล่อยเวอร์ชั่นออนไลน์ให้เล่นแล้วด้วยเกมและตัวเลือกที่หลากหลาย เป็นสิ่งสำคัญสำหรับเราที่จะต้องใช้เวลาในการสร้างเวอร์ชันโอเพ่นซอร์สออนไลน์เพื่อให้ผู้อื่นเข้าถึงแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับทฤษฎีเกมควอนตัมได้อย่างง่ายดาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานในการเขียนโปรแกรมแต่ยังต้องการสำรวจแนวคิด
โอกาสในการทำงานร่วมกับทีมงานที่หลากหลาย ไม่เพียงแต่มอบสภาพแวดล้อมการทำงานที่สนุกสนาน แต่ยังมอบประสบการณ์การเรียนรู้ที่สมบูรณ์ซึ่งผมต้องการส่งต่อไปยังผู้สนับสนุนคนอื่นๆ โอกาสที่สมบูรณ์แบบในการทำเช่นนั้นคืองานแสดงผู้สนับสนุน Qiskit รายสองเดือน ซึ่งเราสามารถนำเสนอโครงการของเราต่อผู้สนับสนุนรายอื่นๆ และแบ่งปันสิ่งที่เราได้เรียนรู้ตลอดกระบวนการ
Qiskit Global Summer School
Qiskit Global Summer School ออนไลน์เพิ่งจะเสร็จสิ้น และฉันได้รับโอกาสเป็นพี่เลี้ยงให้กับผู้เข้าร่วม มันน่าตื่นเต้นที่ได้ติดตามพร้อมกับการบรรยายที่นำเสนออย่างดีอย่างไม่น่าเชื่อโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้! หลังจากการบรรยาย มีช่วงแล็บที่ผู้เข้าร่วมสามารถถอดรหัสในการเขียนโปรแกรมบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม เสร็จสิ้นความท้าทายต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อที่นำเสนอในการบรรยาย เช่น อัลกอริธึมของ Shor และรหัสแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม ในฐานะที่ปรึกษา ฉันสามารถอำนวยความสะดวกและช่วยเหลือการอภิปรายในกลุ่มการศึกษาในห้องปฏิบัติการ รวมทั้งใช้ความรู้ของฉันเกี่ยวกับ Qiskit และ Python เพื่อช่วยในคำถามต่างๆ ที่เกิดขึ้น นับเป็นโอกาสอันดีที่จะได้เห็นผู้คนหลายพันคนจากทั่วโลกมารวมตัวกันเพื่อเรียนรู้และแก้ปัญหาที่น่าทึ่ง
และอีกมากมาย …
ไม่เพียงแต่ฉันสามารถช่วยเหลือโดยตรงกับความคิดริเริ่มที่กล่าวถึงข้างต้นเท่านั้น แต่การเป็นผู้สนับสนุน Qiskit ยังเป็นวิธีที่เหลือเชื่อในการสนับสนุนเพื่อนผู้สนับสนุน ส่งเสริมงานหรือความสำเร็จ ตลอดจนสามารถสนับสนุนและตอบคำถามจากผู้อื่นใน ชุมชน.
การเป็นผู้สนับสนุน Qiskit ให้โอกาสในการมีส่วนร่วมในชุมชนคอมพิวเตอร์ควอนตัมในหลากหลายวิธี: ช่วยจัดระเบียบ Qiskit Summer Jam hackathon พูดคุยกับสมาชิกในชุมชนและผู้ให้การสนับสนุนคนอื่น ๆ การทดสอบถนน hackathons ออนไลน์ขนาดใหญ่และการให้คำปรึกษาเช่น เป็นค่ายและโรงเรียนภาคฤดูร้อน ในฐานะผู้สนับสนุน Qiskit เรายังได้รับโอกาสพิเศษเพื่อช่วยกำหนดอนาคตของ Qiskit เมื่อเร็ว ๆ นี้ ฉันมีโอกาสแบ่งปันความคิดเห็นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงการออกแบบครั้งสำคัญที่จะเกิดขึ้นสำหรับเว็บไซต์ Qiskit (ซึ่งตอนนี้ได้มีการใช้งานแล้ว!)
[NPC4]ประสบการณ์ของฉันในการเป็นผู้สนับสนุน Qiskit เป็นเพียงเศษเสี้ยวของสิ่งที่เราสนับสนุนสนับสนุนชุมชน การเป็นผู้สนับสนุน Qiskit เป็นประสบการณ์ที่ประเมินค่าไม่ได้ และฉันแทบรอไม่ไหวที่จะได้เห็นการผจญภัยครั้งต่อไป ฉันตื่นเต้นไม่เพียงแต่จะได้เป็นส่วนหนึ่งของชุมชนที่มีความหลากหลายเท่านั้น แต่ยังได้มีส่วนร่วมกับประสบการณ์และความรู้ของตัวฉันเองด้วย
หากคุณสนใจที่จะเป็นผู้สนับสนุน Qiskit แอปพลิเคชันกำลังเปิดอยู่ที่นี่และจะปิดในวันที่ 15 สิงหาคม 2020 12:00 AM EDT มีหลายวิธีที่จะมีส่วนร่วม รวมถึงการเขียนโค้ด บทช่วยสอน บทในหนังสือเรียน การรายงานข้อบกพร่อง การสนับสนุน Slack บล็อก วิดีโอ กิจกรรม และอื่นๆ หากคุณมีคำถามใด ๆ โปรดติดต่อเราใน# qiskit-สนับสนุนช่วยเหลือช่องบนQiskit หย่อน
ที่งานInternational Electron Devices Meeting (IEDM) และการประชุมเกี่ยวกับระบบประมวลผลข้อมูลประสาท (NeurIPS) นักวิจัยของ IBM จะจัดแสดงฮาร์ดแวร์ใหม่ที่จะใช้AIมากกว่าที่เคยเป็นมา: อยู่ตรงขอบ แนวทางใหม่ของเราสำหรับชิป AI ดิจิทัลและแอนะล็อกช่วยเพิ่มความเร็วและลดความต้องการพลังงานสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ ในด้านดิจิทัล เรากำลังกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ในการฝึกอบรม AI ด้วยแนวทางที่ให้ความแม่นยำเต็มรูปแบบด้วยความแม่นยำ 8 บิต ซึ่งเร่งเวลาการฝึกอบรมได้เร็วกว่าระบบในปัจจุบันถึงสองถึงสี่เท่า ในด้านแอนะล็อก เรารายงานความแม่นยำ 8 บิต ซึ่งสูงที่สุดแต่สำหรับชิปแอนะล็อก ซึ่งมีความแม่นยำเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับชิปแอนะล็อกรุ่นก่อน ในขณะที่ใช้พลังงานน้อยกว่าสถาปัตยกรรมดิจิทัลที่มีความแม่นยำใกล้เคียงกันถึง 33 เท่า ความสำเร็จเหล่านี้เป็นการประกาศศักราชใหม่ของฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อปลดปล่อยศักยภาพของ AI อย่างเต็มที่
[NPC5]สู่ยุคหลัง GPU
นวัตกรรมด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ AI ได้ขับเคลื่อนประสิทธิภาพการประมวลผล AI ให้ดีขึ้น 2.5 เท่าต่อปีตั้งแต่ปี 2552 ซึ่งเป็นช่วงที่ GPU ถูกนำมาใช้เป็นครั้งแรกเพื่อเร่งการเรียนรู้เชิงลึก แต่เรากำลังบรรลุขีดจำกัดของสิ่งที่ GPU และซอฟต์แวร์สามารถทำได้ ในการแก้ปัญหาที่ยากที่สุดของเรา ฮาร์ดแวร์จำเป็นต้องขยายขนาดขึ้น แอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไปจะต้องใช้เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้น ปริมาณงาน AI ที่ใหญ่ขึ้น และข้อมูลหลายรูปแบบจากสตรีมจำนวนมาก เพื่อปลดปล่อยศักยภาพของ AI อย่างเต็มที่ เรากำลังออกแบบฮาร์ดแวร์ใหม่โดยคำนึงถึง AI: จากตัวเร่งความเร็วไปจนถึงฮาร์ดแวร์ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับปริมาณงาน AI เช่น ชิปตัวใหม่ของเรา และสุดท้ายคือการประมวลผลควอนตัมสำหรับ AI การปรับขนาด AI ด้วยโซลูชันฮาร์ดแวร์ใหม่เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามในวงกว้างที่ IBM Research เพื่อเปลี่ยนจาก AI แบบแคบ ซึ่งมักใช้เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะเจาะจงที่กำหนดไว้อย่างดี ไปเป็น AI แบบกว้าง ซึ่งครอบคลุมทั่วทั้งสาขาวิชาเพื่อช่วยให้มนุษย์แก้ปัญหาเร่งด่วนที่สุดของเรา