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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 ihre Anwendungen
- Grovers Algorithmus für die Datenbanksuche
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
- Zukunftstrends und Forschungsrichtungen in Quantum AI
Laborprojekt
- Simulation von Quantenalgorithmen unter Verwendung von Qiskit oder ähnlichen Quantencomputing-Frameworks
- Entwicklung eines grundlegenden Quanten-Machine-Learning-Modells
- Gemeinsame Arbeit an einem Gruppenprojekt zur Entwicklung einer innovativen Anwendung von Quantum AI
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Linearer Algebra und Quantenmechanik
- Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
Zielgruppe
- KI-Fachkräfte
- KI-Forscher
14 Stunden