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Seitdem wir experimentell beweisen können, dass Quantencomputer in bestimmten Anwendungen klassischen Computern um ein Tausendfaches überlegen sind, hat ein regelrechter Wettlauf um die Schlüsseltechnologie der Zukunft zwischen großen Playern wie IBM, Google und Amazon begonnen. Mit Qiskit können Menschen auf der ganzen Welt remote auf einen Quantencomputer von IBM zugreifen und Algorithmen ausprobieren. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis die Hardware so ausgereift ist, dass sie auch in der Praxis zum Einsatz kommt. In diesem Kurs lernen Sie nicht nur, wie Quantenalgorithmik theoretisch gehen könnte, sondern wie sie tatsächlich funktioniert und führen Algorithmen auf dem IBM-Quantencomputer selbst aus. Machen Sie sich fit für die Schlüsseltechnologie der Zukunft.
Kurssprache: Deutsch
Advanced, Quantum Computing
Kursinformationen
Was Sie in diesem Kurs erwartet
Sie lernen das Schaltkreismodell des Quantencomputings von Grund auf kennen und erkunden dessen Beschreibung mittels linearer Algebra. Für den Transfer der Theorie in die Umsetzung wird die populäre Qiskit-Implementierung von IBM verwendet.
Auf dieser Basis erfolgt die Darstellung bekannter und wichtiger Quanten-Algorithmen wie Teleportation, Dichte Kodierung sowie die Algorithmen von Deutsch, Deutsch-Joszsa und Grover. Der Kurs geht über die reine Beschreibung der Phänomene weit hinaus und gibt die Werkzeuge und Beispiele an die Hand, um Quantenalgorithmen in Aktion zu erleben und selbst remote auf dem IBM-Quantencomputer auszuführen.
Sie lernen dabei die Umsetzung in Qiskit der bekanntesten Algorithmen, aber verstehen auch die Grenzen der Quantenalgorithmen.
Um an dem Kurs erfolgreich teilzunehmen, rechnen Sie mit 3-5 Stunden Arbeitsaufwand pro Kurswoche. Wir empfehlen allerdings, weitere 2-3 Stunden für die weitergehende Auseinandersetzung mit den Beispielen und das eigene Ausprobieren.
Für diesen Kurs sollten Sie einige Vorkenntnisse mitbringen. Alles, was vorausgesetzt wird, können Sie aber auch auf Kursen auf openHPI kostenlso im Selbststudium nachholen oder auffrischen. Insbesondere benötigen Sie:
- ein grundlegendes Verständnis von linearer Algebra (s. hierzu Einführung ins Quantencomputing - Teil 2)
- erste Erfahrung mit oder Vorkenntnisse in Programmiersprachen (besonders Python ist hilfreich) (s. hierzu Programmieren lernen mit Python)
Was Teilnehmende lernen werden
- Grundverständnis von Quantenalgorithmen
- Anwendung berühmter Algorithmen in Qiskit
Für wen dieser Kurs gedacht ist
- Programmierinteressierte
- Menschen mit Vorkenntnissen in linearer Algebra
- Menschen mit Vorkenntnisse im Programmieren (v.a. Python)
- Alle, die in Bereichen wie High Performance Computing, Telekommunikation und IT-Sicherheit arbeiten
Lernmaterial
Intro:
Willkommen zum Kurs! Bitte nehmen Sie sich ein paar Minuten Zeit für die Umfrage zum Kursbeginn.Woche 1 - Einführung:
In der ersten Woche betrachten wir kurz und knapp die Grundlagen und Grundbegriffe des Quantencomputings und lernen das Schaltkreismodell im Quantencomputing und Quantensoftware wie Qiskit kennen. Ein erster Blick in die Quantenalgorithmik legt die Grundlagen für Woche 2Woche 2 - Algorithmen:
In Woche 2 widmen wir uns den Algorithmen. Zunächst schauen wir uns einfache Quantenalgorithmen an und demonstrieren den Teleportationsalgorithmus und den Algorithmus für dichte Kodierung in Qiskit und gehen dann über zu den Algorithmen von Deutsch, Deutsch-Jozsa und Grover.Abschlussprüfung
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Lernende
Bewertungen
Der Kurs wurde mit durchschnittlich 4.22 Sternen bei 77 abgegebenen Stimmen bewertet.
Anforderungen für Leistungsnachweise
- Den Leistungsnachweis erhält, wer in der Summe aller benoteten Aufgaben mindestens 50% der Höchstpunktzahl erreicht hat.
- Die Teilnahmebestätigung erhält, wer auf mindestens 50% der Kursunterlagen zugegriffen hat.
- Einen Open Badge erhalten Sie, indem Sie den Kurs abschließen.
Mehr Informationen finden Sie in den Richtlinien für Leistungsnachweise.
Dieser Kurs wird angeboten von
Gerhard Hellstern (Prof., Dr. rer. nat, Diplom-Physiker, *1971) ist seit 2018 Professor an der Fakultät Wirtschaft der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Ravensburg. Von 1990 - 1995 studierte er Physik an der Universität Tübingen und der State University of New York at Stony Brook; 1998 promierte er zum Dr. rer.nat. Von 1998 bis 2018 war er zunächst bei der Deutschen Bank, der GZB-Bank und anschliessend 17 Jahre bei der Deutschen Bundesbank, Hauptverwaltung Stuttgart beschäftigt. Dort leitete er über viele Jahre den Bereich Bankgeschäftliche Prüfungen. Gerhard Hellstern beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Anwendung von Data-Science Methoden (Data Analytics sowie Machine und Deep Learning) im Finanzbereich. Diese Methoden umfassen auch das Quantum Computing sowie das darauf aufbauende Quantum Machine Learning. Er ist Qiskit-Advokat bei IBM und Mitglied des Forschungsnetzwerks Quantum Computing der Fraunhofer Gesellschaft.