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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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