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Schulungsübersicht

Einführung in die Quantenmechanik

  • Grundlegende Prinzipien der Quantenmechanik
  • Quantenzustände und Qubits
  • Superposition und Verschränkung

Grundlagen des Quantencomputings

  • Quantenschaltkreise und Quantengatter
  • Quantenmessung und Manipulation von Qubits
  • Einführung in Quantenalgorithmen

Quantenalgorithmen

  • Überblick über Quantenalgorithmen
  • Quanten-Fourier-Transformation und deren Anwendungen
  • Grover-Algorithmus für die Datennbanksuche

Quantum AI und Machine Learning

  • Quanten-Machine-Learning-Algorithmen
  • Quantenneuronale Netze
  • Potenzielle Anwendungen von Quantum AI

Herausforderungen und Zukunft von Quantum AI

  • Technische Herausforderungen in Quantum AI
  • Ethische Überlegungen und gesellschaftliche Auswirkungen
  • Zukünftige Trends und Forschungsrichtungen in Quantum AI

Lab-Projekt

  • Simulation von Quantenalgorithmen mit Qiskit oder ähnlichen Quantencomputing-Frameworks
  • Entwicklung eines grundlegenden Quanten-Machine-Learning-Modells
  • Zusammenarbeit an einem Gruppenprojekt, um eine innovative Anwendung von Quantum AI vorzuschlagen

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in Linearalgebra und Quantenmechanik
  • Vertrautheit mit der Python-Programmierung

Zielgruppe

  • KI-Professionals
  • KI-Forscher
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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