本系列將以 AI Engineering 的工程實作角度,從零開始探索 Quantum Machine Learning(QML)。30 天內容涵蓋量子運算與 QML 基礎、量子電路與資料編碼、Variational Quantum Circuit、Quantum Neural Network、混合式 Classical-Quantum 模型,以及 QML 實驗設計與模型評估。同時嘗試結合 GPU、CUDA 與現有開源工具改善模擬與運算流程,並透過 Python、實驗程式與 GitHub 專案,記錄一名 AI 工程師進入 Quantum AI 世界的完整學習與實作歷程。