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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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