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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