Praktische Quanteninformatik Schulung

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Quantencomputer nutzen möchten, um die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz zu erweitern.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Hybrid-AI-Quantensysteme und ihre potenziellen Anwendungen zu verstehen.
• Quantenmaschinenlernalgorithmen umzusetzen.
• KI-Modelle mithilfe von Quantencomputing-Ressourcen zu optimieren.
• Herausforderungen beim Skalieren und Integrieren von Quanten-KI-Systemen zu meistern.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda zu verstehen.
• Pakete, Umgebungen und Kanäle mit Anaconda Navigator zu verwalten.
• Conda, R und Python Pakete für Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
• Sie lernen einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.

Google Willow ist eine cloudbasierte Plattform für Quantencomputing, die zur Unterstützung von Experimenten, Algorithmenentwicklung und anwendungsnahem Quantenforschung entwickelt wurde.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die praktische Branchenanwendungen des Quantencomputing unter Verwendung von Google Willow erforschen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Fähigkeiten zu erlangen:

• Die Google Willow-Umgebung effektiv zu navigieren.
• Echte Quantencomputing-Anwendungen in verschiedenen Branchen zu bewerten.
• Quantenalgorithmen für geschäftliche und wissenschaftliche Kontexte auszuführen und zu interpretieren.
• Die Machbarkeit und den Einfluss von aufstrebenden Quantenlösungen zu bewerten.

Kursformat

• Expertengeleitete Präsentationen und anwendungsorientierte Diskussionen.
• Praktische Übungen mit Quantenwerkzeugen und -workflows.
• Echtzeit-Experimente in der Google Willow-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Angepasste Versionen dieses Kurses können angeboten werden, um spezifische Branchenanforderungen oder Forschungsziele zu unterstützen.

Google Willow ist eine cloudbasierte Plattform für Quantencomputing, die Entwicklern und Forschern ermöglicht, Quantenalgorithmen zu entwerfen, zu testen und auszuführen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Quantenalgorithmen erstellen und sie auf Google Willow ausführen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Quantenschriften für experimentelle und angewandte Zwecke zu erstellen und zu strukturieren.
• Quantenalgorithmen mit der Schnittstelle und den APIs von Google Willow bereitzustellen.
• Das Verhalten von Algorithmen zu evaluieren und Quantenworkflows zu optimieren.
• Quantentechniken in umfassendere Berechnungspipelines zu integrieren.

Kursformat

• Geführte Präsentationen mit technischen Demonstrationen.
• Praktische Aufgaben und Programmierübungen.
• Hands-on-Experimente in einer live Google Willow-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Auf Anfrage sind maßgeschneiderte Schulungsprogramme für spezialisierte Quantenalgorithmenforschung verfügbar.

In dieser Live-Schulung in Deutschland, die von einem Trainer geleitet wird, lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Quantencomputers kennen, während sie Schritt für Schritt die Entwicklung von Algorithmen für Quantencomputer durchlaufen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von Quantenschaltungen zu beginnen.
• Das Verhalten von Gattern mit Hilfe des nativen Gegenstücks des Gatters zu kontrollieren.
• Quibit-Ungenauigkeiten mit Cirq zu verbessern.
• einen Quantenschaltkreis zu schreiben und auszuführen, der gegen einen NISQ-basierten Quantencomputersimulator läuft.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Trainingsveranstaltung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Anfängerniveau, die die Grundlagen des Quantencomputing verstehen möchten, die Fähigkeiten von Google Willow erkunden und lernen wollen, wie sie mit der Quantenprogrammierung beginnen können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien des Quantencomputing und Qubits zu verstehen.
• Google Willow und seine Fortschritte bei der Korrektur von Quantenfehlern zu erkunden.
• Grundlegende Quantenprogramme mit Qiskit zu schreiben und auszuführen.
• Anwendungen des Quantencomputing in der realen Welt zu identifizieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Data Science mit Kaggle erlernen und ihre Karriere ausbauen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen lernen.
• Datenanalytik erforschen.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

ProjectQ ist ein quelloffenes Framework für Quantencomputing in Python, das es Benutzern ermöglicht, Quantenschaltkreise zu erstellen und diese auf verschiedene Backends (Quantenhardware oder -simulatoren) zu übersetzen. Das Framework unterstützt erweiterte Optimierungen, Compiler-Engines und Backend-Zielsetzungen.

Diese von einem Dozenten geleitete, live Trainingssitzung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die ProjectQ verstehen und in der praktischen Quantenprogrammierung sowie Backend-Übersetzung einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und den Zweck von ProjectQ zu beschreiben.
• Quantenschaltkreise unter Verwendung der Python-API von ProjectQ zu erstellen.
• Die Compiler-Engines und Optimierungen von ProjectQ zu nutzen.
• Verschiedene Quanten-Backends oder -Simulatoren mit ProjectQ anzusprechen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen zum Codieren und Schaltkreisbau.
• Live-Lab-Implementierung mit Ziel auf Simulatoren oder Hardware-Backends.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte.

Quanten-Kryptographie ist ein aufkommendes Sicherheitsparadigma, das die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt.

Dieses von einem Dozenten angeleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die sich mit der Gestaltung sicherer Systeme mithilfe quantenresistenter und quantenverstärkter Techniken auf Google Willow vertraut machen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Quantensichere Kommunikationsabläufe mit Google Willow erstellen.
• Quantenbedrohungen für klassische Sicherheitsprotokolle bewerten.
• Konzepte der Quantenschlüsselverteilung auf moderne Infrastrukturen anwenden.
• Quantenverstärkte kryptographische Primitiven implementieren und testen.

Kursformat

• Dozentengeleitete Vorstellungen und geführte Diskussionen.
• Umfangreiche praktische Übungen und angewandtes Problemlösen.
• Praktisches Experimentieren mit Google Willow in einer kontrollierten Laboreinrichtung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um diesen Kurs den Bedürfnissen Ihrer Organisation anzupassen, kontaktieren Sie uns für Anpassungsoptionen.

Die Quantenfehlerkorrektur ist ein grundlegender Ansatz, um zuverlässige Berechnungen auf verrauschten Quantenhardware sicherzustellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die fehlertolerante Quantenalgorithmen unter Verwendung von Google Willow entwickeln, testen und optimieren möchten.

Nach erfolgreichem Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Quantenfehlerkorrektur-Prinzipien unter Verwendung realer und simulierter Willow-Umgebungen anzuwenden.
• Logische Qubits für fehlertolerante Berechnungen zu konstruieren und zu analysieren.
• Die Leistung von Quantencodes unter verschiedenen Rauschmodellen zu bewerten.
• Workflows für skalierbare, robuste Quantenalgorithmenentwicklung zu entwickeln.

Kursformat

• Expertenführte Diskussionen, unterstützt durch technische Demonstrationen.
• Ausgiebige anwendungsorientierte Übungen zur Fehlerkorrektur und Stabilitätstests.
• Praktische Experimente mit Google Willow in einer dedizierten Quanten-Labor-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Ihre Organisation eine angepasste Version dieses Trainings benötigt, kontaktieren Sie uns für Anpassungsmöglichkeiten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Informatiker und Ingenieure, die die Prinzipien des Quantencomputings verstehen möchten und diese in der Entwicklung von Algorithmen für Quantencomputeranwendungen nutzen wollen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen des Quantencomputings zu verstehen.
• Quantenphysik-Konzepte in computermethodische Anwendungen umzusetzen.
• Algorithmen für Quantencomputer zu erstellen.
• Berechnungsprobleme effizient mit Quantencomputern zu lösen.
• Quantenverhalten in bestehende Computationsmodelle zu integrieren.
• Das Potenzial des Quantencomputings für den Fortschritt anderer Technologien wahrzunehmen.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Workshop in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und AI-Forscher, die das Grundwissen zu Quanten-KI und ihre potenziellen Anwendungen erlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Prinzipien der Quantenmechanik zu verstehen, wie sie auf Quantenrechnen angewendet werden.
• Den Aufbau von quantenalgorithmischen Prozessen und deren Implementierung kennen zu lernen.
• Die potentiellen Revolutionen durch Quanten-KI in verschiedenen Branchen einzuschätzen.
• Einen grundlegenden Modell für quantenbasierte maschinelles Lernen zu entwickeln.
• Herausforderungen und ethische Überlegungen der Quanten-KI zu bewerten.

In dieser Live-Schulung in Deutschland lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Quantencomputings und Q# die Entwicklung einfacher Quantenprogramme.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Quantum Development Kit von Microsoft zu installieren und zu konfigurieren.
• die Konzepte hinter dem Quantencomputing zu verstehen.
• Ein Quantenprogramm unter Verwendung von Q#, Visual Studio und einem lokalen Quantencomputersimulator zu erstellen, zu testen, auszuführen und Fehler zu beheben.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler, die RAPIDS verwenden möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen, wobei maschinelles Lernen mit Algorithmen wie XGBoost, cuML usw. angewendet wird.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS einzurichten.
• Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• GPUs zur Beschleunigung von Daten- und Analysepipelines von Anfang bis Ende zu nutzen.
• GPU-beschleunigte Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow zu implementieren.
• Maschinelles Lernen mit XGBoost- und cuML-Algorithmen zu erlernen.
• Datenvisualisierungen zu erstellen und Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durchzuführen.