Das Quantencomputing wird die Industrie revolutionieren. Spezialisieren Sie sich auf diesen sich ständig weiterentwickelnden Sektor und erzielen Sie große Erfolge" 

Eine Weiterbildung und Spezialisierung im Bereich des Quantencomputings ist eine Herausforderung, die sich lohnt. Sie ist es heute und wird es zweifellos in Zukunft noch mehr sein. Die Quantentheorie kann auf verschiedene Wissenschaften und Bereiche angewendet werden, wie beispielsweise künstliche Intelligenz, Kryptographie, Cybersicherheit, maschinelles Lernen, Blockchain, Fehlerkorrektur, IoT, Biotechnologie, Medizin und andere. 

Ein besonders interessanter Bereich, in dem sich das Quantencomputing als besonders effizient erweist, ist das Machine Learning. Dieser Universitätskurs zeigt seine Anwendung auf reale proaktive, prädiktive und präskriptive Probleme. Studenten, die sich heute Wissen über Quantentechnologien aneignen, werden in naher Zukunft führend in der Programmierung sein. 

Innerhalb von 6 Wochen werden die Studenten tiefer in das Anwendungsgebiet des Quantencomputings eintauchen und den industriellen Nutzen verstehen. Dadurch werden sie an der Spitze der Technologie stehen und in der Lage sein, ehrgeizige Projekte von heute und morgen zu leiten. Darüber hinaus werden sie von der besten 100%igen Online-Studienmethodik profitieren, so dass sie nicht mehr persönlich an Kursen teilnehmen oder sich an einen vorgegebenen Zeitplan halten müssen. 

Mit dem Abschluss dieses Universitätskurses werden die Fachleute im Bereich Engineering und Industrie 4.0 an der Spitze der neuesten Entwicklungen in diesem Sektor stehen" 

Dieser Universitätskurs in Quantencomputingenthält 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 

Sie befinden sich in einem aufstrebenden Markt, der aufgrund seiner Komplexität und Unausgereiftheit mit dem richtigen Wissen und der richtigen Beratung einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt bieten kann" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen 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. Dabei wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Eine Weiterbildung und Spezialisierung im Bereich Quantencomputing bei TECH ist eine lohnende Investition"

Sie werden in der Lage sein, die neuesten Fortschritte im Bereich des Quantencomputings zu verfolgen und in die Praxis umzusetzen.

Der Lehrplan dieses Kurses deckt eine breite Perspektive des Quantencomputings ab, einer Technologie, die in den letzten Jahren sowohl in der Theorie als auch in der Praxis rasante Fortschritte gemacht hat und damit auch die Hoffnung auf mögliche Auswirkungen auf reale Anwendungen. Dieser Universitätskurs befasst sich sowohl theoretisch als auch praktisch mit der Konzeption, der Entwicklung und den Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf dem maschinellen Quantenlernen liegt. 

Dieser Universitätskurs vermittelt Ihnen die Konzepte und Werkzeuge, die Sie für den Einstieg in diese faszinierende Technologie benötigen" 

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. Eigenvalues und Eigenvectors

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 (DL) Algorithmen

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 qGANS

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

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