Wenn Sie berufliche Exzellenz anstreben, kommen Sie zu TECH und TECH wird Ihnen helfen, sie zu erreichen”

Eine Weiterbildung und Spezialisierung im Bereich des Quantencomputing ist eine Herausforderung, die sich lohnt. Heute schon und zweifellos noch mehr in der Zukunft. Ein wichtiger Bereich, in dem sich das Quantencomputing als besonders effizient erweist, ist das Machine Learning und seine Anwendung auf echte proaktive, prädiktive und präskriptive Probleme.

Dieser Universitätsexperte untersucht, in welchen Situationen ein Quantenvorteil im Zusammenhang mit fortgeschrittener Analytik und künstlicher Intelligenz für die Welt des Ingenieurwesens genutzt werden könnte. Ziel ist es zu zeigen, welche Vorteile aktuelle und zukünftige Quantentechnologien für das maschinelle Lernen bieten können, wobei der Schwerpunkt auf Algorithmen wie kernelbasierte Modelle, Optimierung und Convolutional Networks liegt.

Darüber hinaus analysiert der Student die wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Sehens: Klassifikation, Objekterkennung, Objektidentifikation, Objektverfolgung. Mit Hilfe der Ressource Transfer Learning werden die Teilnehmer auch die derzeit verfügbaren Netzwerkmodelle untersuchen, um das Training des Modells zu erleichtern und diese Technik auf ihr Industrieprojekt anzuwenden.

Da es sich um einen 100%igen Online-Universitätsexperten handelt, sind die Studenten nicht an einen festen Zeitplan gebunden und müssen sich nicht an einen bestimmten physischen Ort begeben. Mit einem Gerät mit Internetzugang können sie die reichhaltigen Inhalte konsultieren, die ihnen helfen werden, sich die Techniken des Quantencomputings anzueignen, um die Elite des IT-Sektors zu erreichen. Und das zu jeder Tageszeit, so dass sie ihr Berufs- und Privatleben mit ihrem Studium in ihrem eigenen Rhythmus verbinden können.

Sie haben es mit einer Qualifikation zu tun, die Sie Schritt für Schritt und kontinuierlich zu den Kenntnissen und Fähigkeiten führt, die Sie benötigen”

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 werden die derzeit verfügbaren Netzwerkmodelle untersuchen, um das Training unseres Modells durch die Anwendung der Transfer-Learning-Technik zu erleichtern”

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen 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 der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe des akademischen Programms auftreten. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Entwicklung von industriellen Lösungen mit maschineller Bildverarbeitung und bereiten Sie sich auf den Erfolg vor”

Eine Weiterbildung und Spezialisierung im Bereich Quantencomputing ist eine gewinnbringende Wette für Ihre Karriere”

Das Programm in Maschinelles Sehen und Quantencomputing ist darauf ausgerichtet, das Thema aus einer praktischen Perspektive zu betrachten. Auf diese Weise wird bei den Ingenieuren ein Gefühl der Sicherheit erzeugt, das es ihnen ermöglicht, in ihrer täglichen Praxis effizienter zu sein. Die direkte Anwendung der erworbenen Kenntnisse in realen Projekten ist ein beruflicher Mehrwert, den nur sehr wenige auf Informations- und Kommunikationstechnologien spezialisierte Fachleute bieten können. Genau das macht dieses Programm einzigartig auf dem Markt, denn die Ingenieure, die es absolvieren, werden einzigartige Experten in ihrem Sektor sein.

Die Aneignung der richtigen Kenntnisse und Ratschläge ist unerlässlich, um von den Entwicklungen, die stattfinden und in den nächsten Jahren stattfinden werden, zu profitieren”

Allgemeine Ziele

• Analysieren, wie ein Computer in der Lage ist, ein Bild zu identifizieren
• Bestimmen, wie die Convolutional-Schicht funktioniert und wie Transfer Learning funktioniert
• Identifizieren der verschiedenen Arten von Algorithmen, die hauptsächlich in der Computer Vision verwendet werden
• Aufzeigen der Unterschiede zwischen Quantencomputing und klassischem Computing
• Analysieren der mathematischen Grundlagen des Quantencomputings
• Bestimmen der wichtigsten Quantenoperatoren und Entwickeln funktionsfähiger Quantenschaltungen
• Analysieren der Vorteile des Quantencomputings anhand von Beispielen für die Lösung von Problemen des Typs “Quanten”
• Entwickeln und Demonstrieren der Vorteile des Quantencomputings in Anwendungsbeispielen (Spiele, Beispiele, Programme)
• Demonstrieren der verschiedenen Arten von Projekten, die mit klassischen Techniken des Machine Learning und dem Stand der Technik im Quantencomputing erreicht werden können
• Entwickeln der wichtigsten Konzepte von Quantenzuständen als Verallgemeinerung klassischer Wahrscheinlichkeitsverteilungen und damit die Möglichkeit, Quantensysteme mit vielen Zuständen zu beschreiben
• Analysieren, wie man klassische Informationen in Quantensystemen kodiert
• Ermitteln des Konzepts der “Kernel-Methoden”, die in klassischen Machine Learning-Algorithmen üblich sind
• Entwickeln und Implementieren von Lernalgorithmen für klassische ML-Modelle in Quantenmodellen, wie PCA, SVM, neuronale Netze, etc.
• Implementieren von Lernalgorithmen für DL-Modelle in Quantenmodellen, wie z. B. GAN

Spezifische Ziele

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

• Analysieren, was Computer Vision ist
• Bestimmen der typischen Aufgaben des maschinellen Sehens
• Analysieren, Schritt für Schritt, wie Convolution und Transfer Learning funktionieren
• Ermitteln, welche Mechanismen zur Verfügung stehen, um modifizierte Bilder aus dem Original zu erstellen, um mehr Trainingsdaten zu erhalten
• Zusammenstellen typischer Aufgaben, die mit Computer Vision durchgeführt werden können
• Untersuchen kommerzieller Anwendungsfälle von Computer Vision

Modul 2. Quantum Computing. Ein neues Modell des Rechnens

• Analysieren des Bedarfs an Quantencomputern und Identifizieren der verschiedenen derzeit verfügbaren Typen von Quantencomputern
• Bestimmen der Grundlagen des Quantencomputings und seiner Merkmale
• Untersuchen der Anwendungen des Quantencomputings, seiner Vor- und Nachteile
• Bestimmen der Grundlagen von Quantenalgorithmen und ihrer internen Mathematik
• Untersuchen des 2n-dimensionalen Hilbertraums, n-Qubits-Zustände, Quantengatter und ihre Umkehrbarkeit
• Demonstrieren der Quantenteleportation
• Analysieren des Algorithmus von Deutsch, des Algorithmus von Shor und des Algorithmus von Grover
• Entwickeln von Anwendungsbeispielen mit Quantenalgorithmen

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

• Analysieren der Paradigmen des Quantencomputers, die für das maschinelle Lernen relevant sind
• Untersuchen der verschiedenen ML-Algorithmen, die im Quantencomputing verfügbar sind, sowohl überwacht als auch unüberwacht
• Bestimmen der verschiedenen DL-Algorithmen, die im Quantencomputing verfügbar sind
• Entwickeln von reinen Quantenalgorithmen für die Lösung von Optimierungsproblemen
• Erarbeiten von Fachwissen über hybride Algorithmen (Quantencomputer und klassisches Rechnen) zur Lösung von Lernproblemen
• Implementieren von Lernalgorithmen auf Quantencomputern
• Ermitteln des aktuellen Status von QML und seiner unmittelbaren Zukunft

Gehen Sie das Quantencomputing auf verständliche, einfache und benutzerfreundliche Weise an, um in das einzusteigen, was zweifellos die Zukunft ist”