roadmap kursus Quantum Computing dari Pemula hingga Expert - Rian010/Journal GitHub Wiki

Berikut adalah roadmap kursus Quantum Computing dari Pemula hingga Expert yang terstruktur, menggabungkan teori, praktik, dan proyek nyata. Kursus ini dirancang untuk ±12-24 bulan, tergantung intensitas belajar.

---

Prerequisites (Persiapan Dasar)

1. Matematika:
   • Aljabar Linear (vektor, matriks, nilai eigen).
   • Kalkulus Dasar.
   • Probabilitas & Statistik.
2. Programming:
   • Python (library NumPy, Matplotlib).
   • Dasar algoritma & struktur data.
3. Fisika Kuantum Dasar:
   • Konsep qubit, superposisi, entanglement.

Sumber Belajar Prasyarat:

• Khan Academy (Aljabar Linear & Kalkulus).
• Codecademy (Python).
• Buku "Quantum Mechanics: The Theoretical Minimum" (Leonard Susskind).

---

Level 1: Pemula (0-3 Bulan)

Topik:

1. Apa itu Quantum Computing?
   • Perbedaan komputer klasik vs kuantum.
   • Aplikasi potensial (kriptografi, optimasi, kimia kuantum).
2. Qubit & Gerbang Kuantum:
   • Representasi qubit dengan bloch sphere.
   • Gerbang Pauli (X, Y, Z), Hadamard (H), CNOT.
3. Algoritma Sederhana:
   • Deutsch-Jozsa Algorithm.
   • Quantum Teleportation.

Sumber Belajar:

• Buku: "Quantum Computing for Everyone" (Chris Bernhardt).
• Kursus Online:
  • IBM Quantum Computing Fundamentals (edX).
  • Qiskit Textbook (Gratis).
• Tools:
  • IBM Quantum Experience (simulator & real quantum computer).
  • Qiskit (Python library).

Proyek:

• Implementasi sirkuit Deutsch-Jozsa dengan Qiskit.
• Simulasi quantum teleportation di simulator.

---

Level 2: Menengah (3-9 Bulan)

Topik:

1. Algoritma Kuantum Intermediate:
   • Grover’s Algorithm (pencarian tidak terstruktur).
   • Shor’s Algorithm (faktorisasi bilangan).
   • Quantum Fourier Transform (QFT).
2. Quantum Error Correction:
   • Kode stabilizer, surface code.
3. Quantum Programming Lanjutan:
   • Optimasi sirkuit kuantum.
   • Hybrid quantum-classical algorithms (VQE, QAOA).

Sumber Belajar:

• Buku: "Quantum Computation and Quantum Information" (Nielsen & Chuang) – "Bibel" QC.
• Kursus:
  • Quantum Machine Learning (Coursera).
  • MIT OpenCourseWare: Quantum Information Science.
• Tools:
  • Cirq (Google’s QC framework).
  • Pennylane (Quantum Machine Learning).

Proyek:

• Implementasi Grover’s Algorithm untuk pencarian database.
• Simulasi VQE (Variational Quantum Eigensolver) untuk menghitung energi molekul.

---

Level 3: Lanjutan (9-15 Bulan)

Topik:

1. Algoritma Kompleks:
   • Quantum Phase Estimation.
   • HHL Algorithm (solusi persamaan linear).
2. Quantum Hardware:
   • Jenis qubit (superconducting, trapped ion, photonic).
   • Tantangan noise dan decoherence.
3. Quantum Machine Learning:
   • Quantum Neural Networks.
   • Quantum Kernels.

Sumber Belajar:

• Paper Riset:
  • arXiv Quantum Physics.
• Kursus:
  • Quantum Computing for the Determined (YouTube) oleh Michael Nielsen.
• Tools:
  • Rigetti Forest (Quantum Cloud).
  • TensorFlow Quantum.

Proyek:

• Implementasi HHL untuk menyelesaikan sistem persamaan linear.
• Membangun model klasifikasi dengan Quantum Neural Network.

---

Level 4: Expert (15-24 Bulan)

Topik:

1. Topik Riset Mutakhir:
   • Quantum Supremacy.
   • Topological Quantum Computing.
   • Quantum Internet.
2. Quantum Software Engineering:
   • Desain compiler kuantum.
   • Optimasi untuk NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) devices.
3. Kontribusi Open Source:
   • Berkontribusi ke proyek Qiskit, Cirq, atau QuTiP.

Sumber Belajar:

• Konferensi:
  • QIP (Quantum Information Processing).
  • IEEE Quantum Week.
• Buku:
  • "Quantum Computing: An Applied Approach" (Jack Hidary).

Proyek:

• Publikasi paper di konferensi QC.
• Membangun protokol komunikasi kuantum sederhana.

---

Langkah Praktis untuk Mahir:

1. Bergabung dengan Komunitas:
   • Quantum Computing Stack Exchange.
   • Grup LinkedIn & Discord (Contoh: Qiskit Community).
2. Ikuti Kompetisi:
   • IBM Quantum Challenge.
   • Hackathon quantum di platforms seperti Kaggle.
3. Portofolio:
   • Kumpulkan proyek di GitHub dengan dokumentasi jelas.
   • Tulis blog teknis di Medium/Dev.to tentang QC.

---

Daftar Sumber Daya Utama:

Kategori	Sumber
Buku	- Nielsen & Chuang - "Programming Quantum Computers" (Eric Johnston)
Kursus Online	- edX (MIT, Berkeley) - Coursera (University of Toronto)
Simulator	- IBM Quantum Lab - Microsoft Quantum Development Kit
Komunitas	- Qiskit Slack Group - r/QuantumComputing (Reddit)

---

Tantangan Umum & Solusi:

1. Kesulitan Matematika:
   • Solusi: Fokus pada visualisasi konsep (contoh: 3Blue1Brown’s Quantum Videos).
2. Keterbatasan Hardware:
   • Solusi: Gunakan simulator seperti Qiskit Aer untuk eksperimen skala besar.
3. Kurangnya Mentor:
   • Solusi: Ikuti webinar oleh IBM/Google Quantum dan ajukan pertanyaan langsung.

---

Kesimpulan

Quantum computing adalah bidang multidisiplin yang memadukan fisika, matematika, dan ilmu komputer. Untuk menjadi expert:

• Terus eksperimen dengan kode.
• Baca paper riset terbaru.
• Kolaborasi dengan komunitas.

Seperti kata Richard Feynman:
"Jika Anda pikir Anda mengerti quantum computing, Anda belum mengerti quantum computing."
Tetaplah rendah hati dan terus bertanya! 🔬

Aksi Hari Ini:

1. Install Qiskit dan jalankan "Hello World" quantum (sirkuit GHZ state).
2. Follow akun Twitter @IBMQuantum & @GoogleQuantum untuk update.

Selamat menjelajahi dunia kuantum! 🚀