التعلم الآلي الكمي هو تكامل الخوارزميات الكمومية مع برامج التعلم الآلي. يشير الاستخدام الأكثر شيوعًا للمصطلح إلى خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات الكلاسيكية التي يتم تنفيذها على جهاز كمبيوتر كمي، أي التعلم الآلي المعزز بميكانيكا الكم. وبينما تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتعامل مع كميات هائلة من البيانات، فإن التعلم الآلي الكمي يستخدم الكيوبتات والعمليات الكمومية أو يستخدم أنظمة كمومية متخصصة لتحسين السرعة الحاسوبية وتخزين البيانات الذي تقوم به خوارزميات برنامج ما. ويتضمن ذلك طرقًا هجينة تدمج المعالجة الكلاسيكية والكمية، حيث يتم الاستعانة بالأجهزة الكمية لآداء أجزاء البرنامج الفرعية الصعبة حسابياً. وعلاوة على ذلك، يمكن استخدام الخوارزميات الكمومية لتحليل الحالات الكمومية بدلاً من البيانات التقليدية. وبعيدًا عن الحوسبة الكمومية، يرتبط مصطلح «التعلم الآلي الكمي» أيضًا بأساليب التعلم الآلي الكلاسيكية المطبقة على البيانات الناتجة عن التجارب الكمية (مثل التعلم الآلي للأنظمة الكمومية)، مثل تعلم انتقالات الطور في النظام الكمي أو إنشاء تجارب كمومية جديدة. يمتد التعلم الآلي الكمومي أيضًا لينطبق على فرع من الأبحاث يستكشف أوجه التشابه المنهجية والهيكلية بين بعض الأنظمة الفيزيائية وأنظمة التعلم، مثل مجال الشبكات العصبية. على سبيل المثال، يمكن لبعض الأساليب الرياضية والرقمية من فيزياء الكم أن يتم تطبيقها على التعلم العميق الكلاسيكي والعكس صحيح. علاوة على ذلك، يستقصي الباحثون مفاهيم أكثر تجريدا في نظرية التعلم، وهي المفاهيم التي تتعلق بالمعلومات الكمومية، والتي يشار إليها أحيانًا باسم «نظرية التعلم الكمي».