Mit diesem Kurs taucht Dozentin Prof. Dr. Bettina Just von der Technischen Hochschule Mittelhessen ein vorerst letztes Mal mit Ihnen in die Grundlagen des Quantencomputings ein. Sie lernen zuerst den Mechanismus den Phase-Kickbacks kennen, der die Basis vieler Quantenalgorithmen ist.

Hier werden Sie auch an einigen bereits bekannten Beispielen von Quantenalgorithmen vorbeikommen. Daran anschließend wird es um Quantenfehlerbehebung gehen. Weiter wird erläutert, warum Quantenbits komplexe (und nicht einfach reelle) Amplituden haben. Der Kurs schließt mit einem Ausflug ins adiabatische Quantencomputing, das ganz anders funktioniert als Quantencomputing mit dem Schaltkreismodell und ein vielversprechender Ansatz für die Lösung von Optimierungsproblemen ist.

Bitte beachten Sie: Anders als die meisten anderen Kurse auf openHPI steht dieser Kurs nicht unter einer Creative-Commons-Lizenz. Vervielfältigung und Veränderung der Materialien, außer im Zusammenhang mit Ihrer Teilnahme an diesem Kurs, sind nicht gestattet.

Whether we stream our favorite series, develop new drugs or have us being chauffeured by a self-driving car -- machine learning is an essential part of our modern life, and of our future. But the growing amount of data and our increasing demands pose difficulties for today's classical computers. Can quantum computing overcome these challenges? What potentials does the emerging field of quantum machine learning have?

In this course, we will not only learn about quantum machine learning and its prospects, but we will also solve concrete tasks with both classical and quantum models. This course is aimed at students, experts and enthusiasts of quantum computing or machine learning. Prior knowledge about quantum computing or quantum information are strongly recommended.

In dieser Fortsetzung des ersten Quantencomputing-Kurses auf openHPI Einführung in das Quantencomputing (hier Teil 1) erweitert Dozentin Prof. Bettina Just von der Technischen Hochschule Mittelhessen die Grundlagen des Quantencomputings. Sie lernen, wie der Algorithmus zur Teleportation funktioniert, und wie klassische logische Gatter auf Quantenschaltkreisen simuliert werden können. Danach gibt es Mathematik, immer mit Beispielen aus dem Quantencomputing und nur genauso viel, wie es für das Verständnis der Folgekurse erforderlich ist: Vektoren, Matrizen, Tensoren, komplexe Zahlen, und eine Detaillierung der Idee, warum Quantenalgorithmen so schnell sind.

Bitte beachten Sie: Anders als die meisten anderen Kurse auf openHPI steht dieser Kurs nicht unter einer Creative-Commons-Lizenz. Vervielfältigung und Veränderung der Materialien, außer im Zusammenhang mit Ihrer Teilnahme an diesem Kurs, sind nicht gestattet.

In this course you will learn how to use Qiskit for working with quantum computers. Qiskit is an SDK for working at the level of pulses, circuits, algorithms and application modules. During the first week you will explore the available tools to run your experiments on IBM Quantum computers in the cloud, write your first lines of Qiskit code, do a recap of the fundamentals of quantum computing and understand how to run experiments both on simulators and on quantum devices. During the second week you will use everything you have learnt to implement two of the first quantum computing algorithms.

Ein Paar Socken, das gleichzeitig rot und blau sein kann, aber einfarbig ist. Atomkerne, Elektronen, Lichtteilchen, die sich an mehreren Orten gleichzeitig befinden und spukhaft miteinander verbunden sind – für die Phänomene hinter den Quantentechnologien mangelt es nicht an Vergleichen und Erklärungen, doch kaum jemand versteht sie wirklich. In diesem Kurs mit Prof. Bettina Just von der THM (Technische Hochschule Mittelhessen) werden Quantenbits mit ihren merkwürdigen Eigenschaften, Quantengatter und die mathematischen Grundlagen der aufstrebenden Schlüsseltechnolgie Quantum Computing endlich verständlich erklärt – und das mit nur grundlegenden mathematischen Vorkenntnissen.

Zeitaufwand: 3 - 5 Stunden pro Kurswoche

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