Armin Ahmadkhaniha
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Citations: 82
Faits Marquants
Logiciels
Quantiques
Développement de logiciels quantiques de pointe et de schémas cryptographiques utilisant des bibliothèques Python telles que Qiskit et PennyLane.
IA & ML
Expertise en réseaux de neurones quantiques graphiques (QGCN) et réseaux de neurones quantiques profonds (DQNN).
Impact de
Recherche
Articles publiés (Phys. Rev. A, Springer). Focus sur la compatibilité NISQ des algorithmes et réseaux de neurones quantiques.
Ingénierie
Solide formation en génie électrique et télécommunications, faisant le pont entre le matériel et le logiciel.
Leadership
Instructeur pour 540+ étudiants (QML Summer School). Mentor pour 30+ chercheurs. Membre du conseil chez Qworld.
Académique
Doctorant. Classé 3ème au MSc (GPA 18.18/20). Top 1% à l'examen national d'entrée parmi 30 000 candidats.
Compétences Techniques
Langages
Python
GO
C++
SDKs Quantiques
Qiskit
PennyLane
IA & Données
PyTorch
Scikit-Learn
TensorFlow
PyTorch Geometric
Numpy
Pandas
Matplotlib
Logiciels d'Ingénierie
HFSS
CST
ADS
MATLAB
Web
HTML
CSS
Hugo
Outils de Dév.
Git
Github
GitLab
VSCode
Jupyter
Formation
Doctorat en Informatique
Université McMaster
Sep 2024 — Présent
Recherche sur les logiciels quantiques, les algorithmes et la cryptographie post-quantique.
Maîtrise en Génie Électrique
Université de Téhéran
Sep 2021 — Juin 2024
Thèse : Correction d'erreurs compatible NISQ utilisant DQNN modifié (Note 20/20).
Baccalauréat en Génie Électrique
IKIU
Sep 2016 — Fév 2021
Thèse : Antenne dipôle imprimée log-périodique alimentée par microruban (Note 18.5/20).
Thèse supplémentaire : Téléportation quantique dans les systèmes distribués (Note 20/20).
Thèse supplémentaire : Téléportation quantique dans les systèmes distribués (Note 20/20).