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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
  • Messung im Quantenbereich sowie Manipulation von Qubits
  • Überblick über Quantenalgorithmen

Quantenalgorithmen

  • Allgemeine Übersicht über Quantenalgorithmen
  • Die Quanten-Fourier-Transformation sowie ihre Anwendungen
  • Der Grover-Algorithmus zur Datenbanksuche

Quanten-KI und maschinelles Lernen

  • Algorithmen des quantenbasierten maschinellen Lernens
  • Quantenneuronale Netze
  • Mögliche Anwendungen der Quanten-KI

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven der Quanten-KI

  • Technische Hürden im Bereich Quanten-KI
  • Ethische Fragen und gesellschaftliche Auswirkungen
  • Zukünftige Entwicklungen sowie Forschungsrichtungen im Bereich Quanten-KI

Laborprojekt

  • Simulation von Quantenalgorithmen mittels Qiskit oder ähnlicher Quantencomputing-Frameworks
  • Erstellung eines grundlegenden Modells des quantenbasierten maschinellen Lernens
  • Gemeinsame Arbeit an einem Projekt zur Entwicklung innovativer Anwendungen der Quanten-KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in linearer Algebra und Quantenmechanik
  • Erfahrung mit der Programmiersprache Python

Zielgruppe

  • AI-Profis
  • Forscher im Bereich Künstliche Intelligenz
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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