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Schulungsübersicht
Einführung in die Quantenmechanik
- Grundprinzipien 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-Fouriertransformation und deren Anwendungen
- Grovers Algorithmus zur Datensuche
Quantum AI und Machine Learning
- Quantenalgorithmen für Machine Learning
- Quantenneuronale Netze
- Potenzielle Anwendungen der Quantum AI
Herausforderungen und Zukunftsperspektiven der Quantum AI
- Technische Herausforderungen im Bereich Quantum AI
- Ethische Überlegungen und gesellschaftliche Auswirkungen
- Zukünftige Trends und Forschungsrichtungen in der Quantum AI
Laborprojekt
- Simulation von Quantenalgorithmen mit Qiskit oder ähnlichen Quantencomputing-Frameworks
- Entwicklung eines grundlegenden quantenbasierten Machine-Learning-Modells
- Zusammenarbeit in einem Gruppenprojekt zur Vorschlag einer innovativen Anwendung der Quantum AI
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in linearer Algebra und Quantenmechanik
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
Zielgruppe
- KI-Fachkräfte
- KI-Forschende
14 Stunden