Diejenigen, die sich jetzt Wissen über Quantentechnologien aneignen, werden in naher Zukunft die führenden Programmierer sein"

Das Quantencomputing 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. Quantencomputer sind in der Lage, auf natürliche Weise bestimmte Probleme mit komplexen Korrelationen zwischen Eingaben zu lösen, die für herkömmliche Computer unglaublich schwierig sein können. Dieser Universitätskurs untersucht, in welchen Situationen ein solcher "Quantenvorteil" im Zusammenhang mit fortgeschrittener Analytik und künstlicher Intelligenz genutzt werden könnte.

Lernmodelle, die auf Quantencomputern entwickelt wurden, sind viel leistungsfähiger für Anwendungen, die eine optimale Lösung suchen, sowohl auf der Ebene der besten Auswahl von Hyperparametern in Algorithmen des maschinellen Lernens als auch bei der Optimierung von Szenarien. Dies liegt daran, dass sie eine viel schnellere Berechnung, eine bessere Verallgemeinerung mit weniger Daten oder beides ermöglichen. Informatiker, die sich jetzt Wissen über Quantentechnologien aneignen, werden in naher Zukunft führend in der Programmierung sein.

Darüber hinaus profitieren die Studenten von der besten 100%igen Online-Lernmethode, die es überflüssig macht, persönlich am Unterricht teilzunehmen oder sich an einen vorgegebenen Zeitplan zu halten. Auf diese Weise können Sie in nur 6 Wochen tiefer in das Anwendungsgebiet des Quantencomputings eintauchen und die Wettbewerbsvorteile verstehen, die es Ihnen ermöglicht, an der Spitze der Technologie zu stehen und in der Lage zu sein, ehrgeizige Projekte von heute und morgen zu leiten.

Mit der Entwicklung neuer Quantenplattformen ist eine historische technologische Revolution im Gange"

Dieser Universitätskurs in Quantencomputing enthält 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

Quantensensoren und -aktuatoren werden es Informatikern ermöglichen, die Welt im Nanobereich mit bemerkenswerter Präzision und Empfindlichkeit zu navigieren" 

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 Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die im Laufe der Fortbildung auftreten. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Die Quantenrevolution ist bereits in vollem Gange und die Möglichkeiten, die vor Ihnen liegen, sind grenzenlos"

Identifizieren Sie die wichtigsten Quantenoperatoren und entwickeln Sie funktionale Schaltkreise"

Ziel dieses Universitätskurses ist es, die Vorteile aufzuzeigen, die aktuelle und zukünftige Quantentechnologien für das maschinelle Lernen bieten können. Der Schwerpunkt liegt auf Algorithmen, die eine Herausforderung für klassische digitale Computer darstellen, wie z. B. kernelbasierte Modelle, Optimierung und Faltungsnetzwerke. Die direkte Anwendung der erworbenen Kenntnisse im Quantencomputing in realen Projekten ist ein beruflicher Mehrwert, den nur sehr wenige auf Informations- und Kommunikationstechnologien spezialisierte Informatiker bieten können.

Untersuchen Sie die Anwendungen des Quantencomputings, seine Vor- und Nachteile, um zu verstehen, in welchen Situationen ein Quantenvorteil erzielt werden kann"

Allgemeine Ziele

• Aufzeigen der Unterschiede zwischen Quantum Computing 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 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
• 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
• Generieren von Spezialwissen über hybride Algorithmen zur Lösung von Lernproblemen

Analysieren Sie den Bedarf an Quantencomputern und identifizieren Sie die verschiedenen Arten von Quantencomputern, die derzeit auf dem Markt erhältlich sind"