Quantum Machine Learning

Hauptseminar WS20/21

Allgemein

Requirements

For the participation in the seminar knowledge of the lecture "Grundlagen der Quanteninformatik" is required. The language of the seminar is German.

Kickoff

16.11.2020, 14:00, Link to be announced.

Vorträge

Blockveranstaltung
11.–15.01.2021, 15:00–18:00 Uhr

Raum

Link to be announced.

Literatur

Wird beim Kickoff bekannt gegeben

Ziel des Hauptseminars

Ziel der Veranstaltung ist das Verständnis der wesentlichen Algorithmen des QML. Hierzu wird die Vorlesung „Grundlagen der Quanteninformatik“ vorausgesetzt und vertieft. Ausgewählte klassische Algorithmen des Maschinellen Lernens werden dargestellt und entsprechenden Realisierungen auf Quantencomputern konzeptionell und ggf als Schaltkreis vorgestellt. Die Vorteile und Grenzen der Quantenrealisierungen werden diskutiert. Beispiele werden skizziert.

Inhalt

  • Überblick grundlegender Quantenalgorithmen (QFT, QPE, QAOA,...)
  • Data Encoding
  • Quantum Algorithmen Linearer Gleichungssysteme (HHL,...)
  • Feature Extraction & Selection
  • Clustering
  • Perzeptren & Boltzmann Maschinen
  • Support Vector Machines & K-Nearest Neighbor
  • Variational Quantum Eigensolver (VQE)

Organisation

Die Seminarthemen werden während des Kickoffs vorgestellt. 

Paper

Die Studierenden müssen eine schriftliche Ausarbeitung über das gewählte Thema einreichen.

Seitenbegrenzung: 8-12 Seiten.

Deadline: Die Studierenden müssen die Ausarbeitung zwei Wochen nach der Blockveranstaltung einreichen.

Presentation

Die Studierenden müssen einen mündlichen Vortrag über das gewählte Thema halten.

Dauer: 30 Minuten + 5 Minuten für Fragen und Antworten

Benotung

Die Präsentationen, Vorträge und die aktive Teilnahme werden benotet.

Vorlagen

Ausarbeitung

Präsentation

Richtlinien, Hinweise, Best Practices und Literaturhinweise

Mehr zum Thema Seminar- und Hauptseminararbeiten finden Sie hier:

Kontakt

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Johanna Barzen

Dr. phil.

Lead of Research Area Quantum Computing & Digital Humanities

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