Diejenigen, die sich jetzt Wissen über Quantentechnologien aneignen, werden in naher Zukunft die führenden Programmierer sein"

Das Quantencomputing hat in den letzten Jahren sowohl in der Theorie als auch in der Praxis rasante Fortschritte gemacht und damit auch die Hoffnung auf mögliche Auswirkungen auf reale Anwendungen. Quantencomputer sind in der Lage, auf natürliche Weise bestimmte Probleme mit komplexen Korrelationen zwischen Eingaben zu lösen, die für herkömmliche Computer unglaublich schwierig sein können. Dieser Universitätskurs untersucht, in welchen Situationen ein solcher "Quantenvorteil" im Zusammenhang mit fortgeschrittener Analytik und künstlicher Intelligenz genutzt werden könnte.

Lernmodelle, die auf Quantencomputern entwickelt wurden, sind viel leistungsfähiger für Anwendungen, die eine optimale Lösung suchen, sowohl auf der Ebene der besten Auswahl von Hyperparametern in Algorithmen des maschinellen Lernens als auch bei der Optimierung von Szenarien. Dies liegt daran, dass sie eine viel schnellere Berechnung, eine bessere Verallgemeinerung mit weniger Daten oder beides ermöglichen. Informatiker, die sich jetzt Wissen über Quantentechnologien aneignen, werden in naher Zukunft führend in der Programmierung sein.

Darüber hinaus profitieren die Studenten von der besten 100%igen Online-Lernmethode, die es überflüssig macht, persönlich am Unterricht teilzunehmen oder sich an einen vorgegebenen Zeitplan zu halten. Auf diese Weise können Sie in nur 6 Wochen tiefer in das Anwendungsgebiet des Quantencomputings eintauchen und die Wettbewerbsvorteile verstehen, die es Ihnen ermöglicht, an der Spitze der Technologie zu stehen und in der Lage zu sein, ehrgeizige Projekte von heute und morgen zu leiten.

Mit der Entwicklung neuer Quantenplattformen ist eine historische technologische Revolution im Gange"

Dieser Universitätskurs in Quantencomputing enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Quantencomputing vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Quantensensoren und -aktuatoren werden es Informatikern ermöglichen, die Welt im Nanobereich mit bemerkenswerter Präzision und Empfindlichkeit zu navigieren" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Weiterbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe der Fortbildung auftreten. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Die Quantenrevolution ist bereits in vollem Gange und die Möglichkeiten, die vor Ihnen liegen, sind grenzenlos"

Identifizieren Sie die wichtigsten Quantenoperatoren und entwickeln Sie funktionale Schaltkreise"

Es wurde ein Lehrplan entwickelt, der eine breite Perspektive auf das Quantencomputing bietet, eine Technologie, die in den letzten Jahren sowohl in der Theorie als auch in der Praxis rasante Fortschritte gemacht hat und damit die Hoffnung auf mögliche Auswirkungen auf reale Anwendungen weckt. Dieser Universitätskurs befasst sich sowohl theoretisch als auch praktisch mit der Konzeption, Entwicklung und Anwendung von maschinellem Lernen mit Quanten.

Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Konzeption, Entwicklung und Anwendungen des Quantencomputings mit Schwerpunkt auf dem maschinellen Lernen mit Quanten"

Modul 1. Quantum Computing. Ein neues Modell des Rechnens

1.1. Quantencomputing

1.1.1. Unterschiede zum klassischen Computing
1.1.2. Notwendigkeit des Quantencomputings
1.1.3. Verfügbare Quantencomputer: Natur und Technologie

1.2. Anwendungen des Quantencomputings

1.2.1. Anwendungen von Quantencomputern im Vergleich zu klassischen Computern
1.2.2. Kontexte der Anwendung
1.2.3. Anwendung in realen Fällen

1.3. Mathematische Grundlagen des Quantencomputings

1.3.1. Berechnungskomplexität
1.3.2. Doppelspaltexperiment. Teilchen und Wellen
1.3.3. Verschränkung

1.4. Geometrische Grundlagen der Quanteninformatik

1.4.1. Qubit und komplexer zweidimensionaler Hilbertraum
1.4.2. Allgemeiner Dirac-Formalismus
1.4.3. Zustände von N-Qubits und 2n-dimensionaler Hilbertraum

1.5. Mathematische Grundlagen Lineare Algebra

1.5.1. Das innere Produkt
1.5.2. Hermitescher Operatoren
1.5.3. Eigenwerte und Eigenvektoren

1.6. Quantenschaltungen

1.6.1. Bell-Zustände und Pauli-Matrizen
1.6.2. Quantenlogische Gatter
1.6.3. Quantenkontrolltore

1.7. Quanten-Algorithmen

1.7.1. Umkehrbare Quantengatter
1.7.2. Quanten-Fourier-Transformation
1.7.3. Quanten-Teleportation

1.8. Algorithmen zur Demonstration der Quantenüberlegenheit

1.8.1. Deutsch's Algorithmus
1.8.2. Shor-Algorithmus
1.8.3. Grover-Algorithmus

1.9. Programmierung von Quantencomputern

1.9.1. Mein erstes Programm in Qiskit (IBM)
1.9.2. Mein erstes Programm in Ocean (Dwave)
1.9.3. Mein erstes Programm in Cirq (Google)

1.10. Anwendung auf Quantencomputern

1.10.1. Erstellung von Logikgattern

1.10.1.1. Erstellung eines digitalen Quantenaddierers

1.10.2. Erstellung von Quantencomputing Games
1.10.3. Geheime Schlüsselkommunikation zwischen Bob und Alice

Modul 2. Quantum Machine Learning. Die Künstliche Intelligenz (KI) der Zukunft

2.1. Klassische Algorithmen für Machine Learning

2.1.1. Deskriptive, prädiktive, proaktive und präskriptive Modelle
2.1.2. Überwachte und nicht überwachte Modelle
2.1.3. Merkmalsreduktion, PCA, Kovarianzmatrix, SVM, Neuronale Netze
2.1.4. Optimierung in ML: Gradientenabstieg

2.2. Klassische Deep Learning-Algorithmen

2.2.1. Boltzmann-Netze. Die Revolution des Machine Learning
2.2.2. Deep Learning-Modelle. CNN, LSTM, GANs
2.2.3. Encoder-Decoder-Modelle
2.2.4. Signalanalyse-Modelle. Fourier-Analyse

2.3. Quantenklassifikatoren

2.3.1. Erzeugung eines Quantenklassifikators
2.3.2. Amplitudenkodierung von Daten in Quantenzuständen
2.3.3. Phasen-/Winkelcodierung von Daten in Quantenzuständen
2.3.4. Kodierung auf hohem Niveau

2.4. Optimierungs-Algorithmen

2.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
2.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
2.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

2.5. Optimierungsalgorithmen. Beispiele

2.5.1. PCA mit Quantenschaltungen
2.5.2. Optimierung von Aktienpaketen
2.5.3. Optimierung der logistischen Routen

2.6. Quantum Kernels Machine Learning

2.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
2.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
2.6.3. Quantum Kernel-basierte Klassifizierung
2.6.4. Clustering basierend auf Quantum Kernel

2.7. Quantum Neural Networks

2.7.1. Klassische neuronale Netze und das Perceptron
2.7.2. Quantenneuronale Netze und das Perceptron
2.7.3. Quantenfaltungsneuronale Netze

2.8. Fortgeschrittene Deep Learning-Algorithmen (DL)

2.8.1. Quantum Boltzmann Machines
2.8.2. General Adversarial Networks
2.8.3. Quantum Fourier transformation, quantum phase estimation and quantum matrix

2.9. Machine Learning. User Case

2.9.1. Experimentieren mit VQC (Variational Quantum Classifier)
2.9.2. Experimente mit Quantum Neural Networks
2.9.3. Experimentieren mit GANs

2.10. Quantencomputing und künstliche Intelligenz

2.10.1. Quantenfähigkeiten in ML-Modellen
2.10.2. Quantum Knowledge Graphs
2.10.3. Die Zukunft der künstlichen Quantenintelligenz

Quantenalgorithmen verändern schon jetzt die Welt der Computertechnik. Werfen Sie einen theoretischen und praktischen Blick darauf"