課程總結與量子機器學習：把剪枝、NAS、裝置端訓練搬到量子電路上｜MIT 6.5940 第 22–23 堂
MIT 6.5940 Fall 2024 的最後兩講分成兩塊。L22 開頭是 13 頁的 Course-Summary.pdf（錄影裡只佔開頭一小段）：用推論、訓練、特定應用三塊加上 System／Algorithm 兩軸重畫整門課，再交代期末專題的 7 項評分。L22 其餘大部分是 Quantum ML Part I，只有錄影、沒有投影片。L23（Hanrui Wang 主講，99 頁）講參數化量子電路（PQC）：資料編碼、parameter-shift 梯度、雜訊下的機率式梯度剪枝（QOC）、TorchQuantum 函式庫，以及用 SuperCircuit 搜尋加閘剪枝的 QuantumNAS。讀起來像把前面學的 supernet 和 magnitude pruning 在量子電路上重演一次。Fall 2026 已把這兩講換成 Guest Lecture。