Wenn Sie sich jetzt Kenntnisse in Quantentechnologien aneignen, werden Sie in naher Zukunft führend in der Programmierung sein" 

Um ein Modell von Grund auf zu trainieren, benötigt man eine große Menge an Informationen, die zuvor katalogisiert wurden, etwa 10.000 Fotos von jedem der zu unterscheidenden Typen. Es dauert Stunden, um gute Ergebnisse zu erzielen. Für diese Fälle können bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt verwendet werden, und zwar über die Ressource Transfer Learning: Dieser Universitätsexperte untersucht, welche Netzwerkmodelle derzeit verfügbar sind, um das Training des Modells mit dieser Technik zu erleichtern.

Die Studenten analysieren die wichtigsten Anwendungsfälle, die es für die Computer Vision gibt: Klassifizierung, Objekterkennung, Objektidentifikation, Objektverfolgung. Google verwendet diese Algorithmen zum Beispiel, um Bilder zu durchsuchen; Facebook nutzt sie, um Personen auf einem Foto automatisch zu identifizieren und zu markieren.

Die Quanteninformatik 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. Ein wichtiger Bereich, in dem sich das Quantencomputing als besonders effizient erweist, ist der Bereich des Machine Learning und seine Anwendung bei realen proaktiven, prädiktiven und präskriptiven Problemen.

In diesem Programm wird analysiert, in welchen Situationen ein Quantenvorteil im Zusammenhang mit fortgeschrittener Analytik und künstlicher Intelligenz erzielt werden könnte. Das Ziel dieses Universitätsexperten ist es, zu zeigen, welche Vorteile aktuelle und zukünftige Quantentechnologien für das maschinelle Lernen bieten können. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Algorithmen, die für klassische digitale Computer eine Herausforderung darstellen, wie z. B. Kernel-basierte Modelle, Optimierung und Faltungsnetzwerke.

Da es sich um einen 100%igen Online-Universitätsexperten handelt, sind die Studenten nicht an einen festen Zeitplan oder die Notwendigkeit gebunden, sich an einen anderen physischen Ort zu begeben. Mit einem Gerät mit Internetzugang können sie die reichhaltigen Inhalte konsultieren, die shnen helfen werden, sich Techniken des Quantencomputings anzueignen, um die Elite im Bereich der Informatik zu erreichen. Und das alles zu jeder Tageszeit, wobei sie ihr Arbeits- und Privatleben mit ihrem akademischen Leben verbinden können.

Diese Spezialisierung wird es Ihnen ermöglichen, Ihre Karriere auf bequeme Weise voranzutreiben"

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

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten in maschinellem Sehen und Quantencomputing präsentiert 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem, festen oder tragbaren Gerät, mit Internetanschluss

Sie befinden sich in einem aufstrebenden Markt, in dem das richtige Quantum-Computing-Wissen und die richtige Beratung entscheidend sind, um von den Entwicklungen zu profitieren"

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 Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden untersuchen, welche Netzwerkmodelle derzeit verfügbar sind, um Ihnen zu helfen, Ihr Modell mit der Transfer-Learning-Technik zu trainieren"

Sie werden die Vorteile aktueller und zukünftiger Quantentechnologien für das maschinelle Lernen mit Schwerpunkt auf Algorithmen untersuchen"

Experten aus der Industrie haben die neuesten Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und Quantencomputing in drei Modulen zusammengefasst. Die Themen reichen von der Konstruktion neuronaler Convolutional-Schicht-Netze, Quantenschaltkreisen und klassischen Algorithmen des Machine Learning bis hin zum Konzept des Transfer Learning und der Programmierung von Quantencomputern, um nur einige zu nennen. Zu diesem Zweck werden in diesem Programm die Anwendungsbereiche der einzelnen Technologien untersucht, um zu verstehen, welche Wettbewerbsvorteile sie bieten.

Sie erhalten eine globale Vision der verschiedenen Technologien, die an der globalen Digitalisierung beteiligt sind, und die Fähigkeit, diese anzuwenden"

Modul 1. FuEuI.A. Computer Vision. Objektidentifizierung und -verfolgung

1.1. Computer Vision

1.1.1. Computer Vision
1.1.2. Maschinelles Sehen
1.1.3. Maschinelle Interpretation eines Bildes

1.2. Aktivierungsfunktionen

1.2.1. Aktivierungsfunktionen
1.2.2. Sigmoid
1.2.3. RELU
1.2.4. Hyperbolischer Tangens
1.2.5. Softmax

1.3. Aufbau eines neuronalen Convolutional-Schicht-Netzwerks

1.3.1. Betrieb einer Convolutional-Schicht
1.3.2. RELU-Schicht
1.3.3. Pooling
1.3.4. Flattering
1.3.5. Full Connection

1.4. Convolutional-Schichten-Prozess

1.4.1. Funktionsweise einer Convolutional-Schicht
1.4.2. Code einer Convolutional-Schicht
1.4.3. Convolutional-Schicht. Anwendung

1.5. Transformationen mit Bildern

1.5.1. Transformationen mit Bildern
1.5.2. Erweiterte Transformationen
1.5.3. Transformationen mit Bildern. Anwendung
1.5.4. Transformationen mit Bildern. User Case

1.6. Transfer Learning

1.6.1. Transfer Learning
1.6.2. Transfer Learning. Typologie
1.6.3. Tiefe Netzwerke zur Anwendung von Transfer Learning

1.7. Computer Vision. User Case

1.7.1. Klassifizierung von Bildern
1.7.2. Erkennung von Objekten
1.7.3. Identifizierung von Objekten
1.7.4. Segmentierung von Objekten

1.8. Erkennung von Objekten

1.8.1. Erkennung durch Faltung
1.8.2. R-CNN, selektive Suche
1.8.3. Schnelle Erkennung mit YOLO
1.8.4. Andere mögliche Lösungen

1.9. GAN. Generative Adversarial Networks

1.9.1. Generative Adversarial Networks
1.9.2. Code für ein GAN
1.9.3. GAN. Anwendung

1.10. Anwendung von Computer Vision-Modellen

1.10.1. Organisation von Inhalten
1.10.2. Visuelle Suchmaschinen
1.10.3. Gesichtserkennung
1.10.4. Erweiterte Realität
1.10.5. Autonomes Fahren
1.10.6. Fehlererkennung an jeder Baugruppe
1.10.7. Identifizierung von Schädlingen
1.10.8. Gesundheit 

Modul 2. Quantum Computing. Ein neues Modell des Rechnens

2.1. Quantencomputing

2.1.1. Unterschiede zum klassischen Computing
2.1.2. Notwendigkeit des Quantencomputings
2.1.3. Verfügbare Quantencomputer: Natur und Technologie

2.2. Anwendungen des Quantencomputings

2.2.1. Anwendungen von Quantencomputern im Vergleich zu klassischen Computern
2.2.2. Kontexte der Anwendung
2.2.3. Anwendung in realen Fällen

2.3. Mathematische Grundlagen des Quantencomputings

2.3.1. Berechnungskomplexität
2.3.2. Doppelspaltexperiment. Teilchen und Wellen
2.3.3. Verschränkung

2.4. Geometrische Grundlagen der Quanteninformatik

2.4.1. Qubit und komplexer zweidimensionaler Hilbertraum
2.4.2. Allgemeiner Dirac-Formalismus
2.4.3. Zustände von N-Qubits und 2n-dimensionaler Hilbertraum

2.5. Mathematische Grundlagen. Lineare Algebra

2.5.1. Das innere Produkt
2.5.2. Hermitescher Operatoren
2.5.3. Eigenwerte und Eigenvektoren

2.6. Quantenschaltungen

2.6.1. Bell-Zustände und Pauli-Matrizen
2.6.2. Quantenlogische Gatter
2.6.3. Quantenkontrolltore

2.7. Quanten-Algorithmen

2.7.1. Umkehrbare Quantengatter
2.7.2. Quanten-Fourier-Transformation
2.7.3. Quanten-Teleportation

2.8. Algorithmen zur Demonstration der Quantenüberlegenheit

2.8.1. Deutsch's Algorithmus
2.8.2. Shor-Algorithmus
2.8.3. Grover-Algorithmus

2.9. Programmierung von Quantencomputern

2.9.1. Mein erstes Programm in Qiskit (IBM)
2.9.2. Mein erstes Programm in Ocean (Dwave)
2.9.3. Mein erstes Programm in Cirq (Google)

2.10. Anwendung auf Quantencomputern

2.10.1. Erstellung von Logikgattern

2.10.1.1. Erstellung eines digitalen Quantenaddierers

2.10.2. Erstellung von Quantencomputing Games
2.10.3. Geheime Schlüsselkommunikation zwischen Bob und Alice

Modul 3. Quantum Machine Learning. Die Künstliche Intelligenz (KI) der Zukunft

3.1. Klassische Algorithmen für Machine Learning

3.1.1. Deskriptive, prädiktive, proaktive und präskriptive Modelle
3.1.2. Überwachte und nicht überwachte Modelle
3.1.3. Merkmalsreduktion, PCA, Kovarianzmatrix, SVM, Neuronale Netze
3.1.4. Optimierung in ML: Gradientenabstieg

3.2. Klassische Deep Learning-Algorithmen

3.2.1. Boltzmann-Netze. Die Revolution des Machine Learning
3.2.2. Deep Learning-Modelle. CNN, LSTM, GANs
3.2.3. Encoder-Decoder-Modelle
3.2.4. Signalanalyse-Modelle. Fourier-Analyse

3.3. Quantenklassifikatoren

3.3.1. Erzeugung eines Quantenklassifikators
3.3.2. Amplitudenkodierung von Daten in Quantenzuständen
3.3.3. Phasen-/Winkelcodierung von Daten in Quantenzuständen
3.3.4. Kodierung auf hohem Niveau

3.4. Optimierungs-Algorithmen

3.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
3.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
3.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

3.5. Optimierungsalgorithmen. Beispiele

3.5.1. PCA mit Quantenschaltungen
3.5.2. Optimierung von Aktienpaketen
3.5.3. Optimierung der logistischen Routen

3.6. Quantum Kernels Machine Learning

3.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
3.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
3.6.3. Quantum Kernel-basierte Klassifizierung
3.6.4. Clustering basierend auf Quantum Kernel

3.7. Quantum Neural Networks

3.7.1. Klassische neuronale Netze und das Perceptron
3.7.2. Quantenneuronale Netze und das Perceptron
3.7.3. Quantenfaltungsneuronale Netze

3.8. Fortgeschrittene Deep Learning (DL) Algorithmen

3.8.1. Quantum Boltzmann Machines
3.8.2. General Adversarial Networks
3.8.3. Quantum Fourier transformation, quantum phase estimation and quantum matrix

3.9. Machine Learning. User Case

3.9.1. Experimentieren mit VQC (Variational Quantum Classifier)
3.9.2. Experimente mit Quantum Neural Networks
3.9.3. Experimentieren mit GANs

3.10. Quantencomputing und künstliche Intelligenz

3.10.1. Quantenfähigkeiten in ML-Modellen
3.10.2. Quantum Knowledge Graphs
3.10.3. Die Zukunft der künstlichen Quantenintelligenz

Dies ist der beste Abschluss, um sich über die neuesten Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und Quantum Computing zu informieren"