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"

Der Universitätsexperte in Maschinelles Sehen und Quantencomputing ist darauf ausgerichtet, das Thema aus einer praktischen Perspektive zu betrachten. Auf diese Weise wird bei den Studenten ein Gefühl der Sicherheit erzeugt, das es ihnen ermöglicht, in ihrer täglichen Praxis effektiver 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 diesen Universitätsexperten einzigartig auf dem Markt, denn die Informatiker, die ihn absolvieren, werden einzigartige Experten auf ihrem Gebiet sein. 

Tauchen Sie in die relevantesten Technologien ein, die in den nächsten Jahren eine wichtige Rolle im technologischen Fortschritt spielen werden"

Allgemeine Ziele

• Schaffen der Grundlagen für ein korrektes Fundament in der IoT-, EIoT- & IIoT-Umgebung 
• Erwerben einer globalen Vision des IoT-Projekts, da das gesamte Projekt als Ganzes einen größeren Mehrwert bietet
• Analysieren der aktuellen Situation der digitalen Zwillinge und der damit verbundenen Technologien
• Generieren von Fachwissen über die Blockchain-Technologie
• Entwickeln von Fachwissen über NLP und NLU
• Untersuchen der Funktionsweise von Word Embeddings
• Analysieren des Mechanismus von Transformers
• Entwickeln von Anwendungsfällen, in denen NLP eingesetzt werden kann
• Demonstrieren der Unterschiede zwischen Quantencomputern und klassischen Computern durch Analyse ihrer mathematischen Grundlagen
• Entwickeln und Demonstrieren der Vorteile des Quantencomputings in Anwendungsbeispielen (Spiele, Beispiele, Programme)

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 uns zur Verfügung stehen, um aus unseren eigenen Bildern modifizierte Bilder 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 Identifizierung 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 Hilbert-Raums, 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

Sie werden eine hochspezialisierte Sichtweise entwickeln, die es Ihnen ermöglicht, sich auf technologische Spitzenprojekte zu konzentrieren"