Schulungsübersicht

Einführung in die Quantenmechanik

  • Grundlegende Prinzipien der Quantenmechanik
  • Quantenzustände und Qubits
  • Überlagerung und Verschränkung

Quantum Computing Grundlagen

  • Quantenschaltungen und Quantengatter
  • Quantenmessung und Qubit-Manipulation
  • Einführung in Quantenalgorithmen

Quanten-Algorithmen

  • Überblick über Quantenalgorithmen
  • Quanten-Fourier-Transformation und ihre Anwendungen
  • Grovers Algorithmus für die Datenbanksuche

Quanten-KI und Machine Learning

  • Algorithmen für maschinelles Lernen auf Quantenbasis
  • Neuronale Netze auf Quantenbasis
  • Potenzielle Anwendungen von Quantum AI

Herausforderungen und Zukunft der Quanten-KI

  • Technische Herausforderungen der Quanten-KI
  • Ethische Überlegungen und Auswirkungen auf die Gesellschaft
  • Zukünftige Trends und Forschungsrichtungen in der Quanten-KI

Labor-Projekt

  • Simulation von Quantenalgorithmen mit Qiskit oder ähnlichen Quantencomputern
  • Entwicklung eines grundlegenden Quanten-Lernmodells
  • Zusammenarbeit an einem Gruppenprojekt, um eine innovative Anwendung von Quanten-KI vorzuschlagen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in linearer Algebra und Quantenmechanik
  • Vertrautheit mit der Python-Programmierung

Zielgruppe

  • KI-Fachleute
  • KI-Forscher
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (4)

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Quantum Computing with IBM Quantum Experience

14 Stunden

OptaPlanner in Practice

21 Stunden

AI in business and Society & The future of AI - AI/Robotics

7 Stunden

UiPath for Intelligent Process Automation (IPA)

14 Stunden

Intelligent Testing

14 Stunden

Introduction to Data Science and AI using Python

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AI in Digital Marketing

7 Stunden

IBM Cloud Pak for Data

14 Stunden

Artificial Intelligence (AI) for Robotics

21 Stunden

Artificial Intelligence (AI) for Managers

7 Stunden

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