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 universitätskurs in Quantencomputing bietet eine umfassende Weiterbildung in Quantentechniken für professionelle Ingenieure der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT). Er zeigt die Vorteile auf, die aktuelle und zukünftige Quantentechnologien für das Machine Learning bieten können, wobei der Schwerpunkt auf Algorithmen wie kernelbasierte Modelle, Optimierung und Faltungsnetzwerke liegt. 

Die direkte Anwendung der im Quantencomputing erworbenen Kenntnisse in realen Projekten ist ein beruflicher Mehrwert, den nur sehr wenige Ingenieure bieten können" 

Allgemeine Ziele

• 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 Schlüsselkonzepte 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. GANs 

Spezifische Ziele

• 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
• 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
• Fundiertes Verstehen der Verwendung der Quanten-Fourier-Transformation bei der Integration von Indikatoren für Quanten-ML-Modelle sowie bei der Merkmalsauswahl
• Entwickeln von reinen Quantenalgorithmen für die Lösung von Optimierungsproblemen
• Erarbeiten von Fachwissen über hybride Algorithmen (Quantencomputing und klassisches Rechnen) zur Lösung von Lernproblemen
• Implementieren von Lernalgorithmen auf Quantencomputern
• Ermitteln des aktuellen Status von QML und seiner unmittelbaren Zukunft

Mit diesem Abschluss werden Sie sich theoretisches und praktisches Wissen über neue Industriemodelle im Bereich der Quantentechnologien aneignen"