Schulungsübersicht

Einführung in die Quantenmechanik

  • Grundprinzipien der Quantenmechanik
  • Quantenzustände und Qubits
  • Superposition und Verschränkung

Grundlagen der Quantenrechnertechnologie

  • Quantenschaltkreise und -gatter
  • Quantenmessung und Qubitmanipulation
  • Einführung in Quantenalgorithmen

Quantenalgorithmen

  • Übersicht über Quantenalgorithmen
  • Die Quanten-Fourier-Transformation und ihre Anwendungen
  • Grover's Algorithmus für Datenbankabfragen

Quantum AI und maschinelles Lernen

  • Quantenmaschinelle Lerntechniken
  • Quantenkünstliche Neuronale Netzwerke
  • Potentielle Anwendungen von Quantum AI

Herausforderungen und Zukunft von Quantum AI

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

Laborprojekt

  • Simulieren von Quantenalgorithmen mit Qiskit oder ähnlichen Frameworks
  • Entwicklung eines grundlegenden Modells des quantenbasierten maschinellen Lernens
  • Zusammenarbeit an einem Gruppenprojekt zur Vorschlag einer innovativen Anwendung von Quantum AI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Lineare Algebra und Quantenmechanik
  • Kenntnisse in Python-Programmierung

Zielpublikum

  • AI-Professionals
  • AI-Forscher
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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