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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 quantenbasierte Algorithmen
Quantenalgorithmen
- Überblick über Quantenalgorithmen
- Quanten-Fourier-Transformation und deren Anwendungen
- Grover-Algorithmus für die Datenbanksuche
Quanten-KI und Machine Learning
- Algorithmen für quantenbasiertes Machine Learning
- Quantenneuronale Netze
- Potenzielle Anwendungen der Quantenkünstlichen Intelligenz
Herausforderungen und Zukunft der Quanten-KI
- Technische Herausforderungen in der Quanten-KI
- Ethische Überlegungen und gesellschaftliche Auswirkungen
- Zukünftige Trends und Forschungsrichtungen in der Quanten-KI
Laborprojekt
- Simulation quantenbasierter Algorithmen mit Qiskit oder ähnlichen Quantencomputing-Frameworks
- Entwicklung eines grundlegenden Modells für quantenbasiertes Machine Learning
- Gemeinsames Gruppenprojekt zur Vorschlag einer innovativen Anwendung der Quantenkünstlichen Intelligenz
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Lineare Algebra und Quantenmechanik
- Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
Zielgruppe
- KI-Fachkräfte
- KI-Forscher
14 Stunden