Quantum Machine Learning

Hauptseminar WS20/21

Allgemein

Voraussetzungen

Für die Teilnahme an dem Hauptseminar sind Kenntnisse der Vorlesung "Grundlagen der Quanteninformatik" notwendig.

Kickoff

16.11.2020, 14:00 Uhr, Link wird den angemeldeten Studierenden per Mail zugesadt.

Vorträge

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

Raum

Link wird im Kickoff bekannt gegeben.

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

Dieses Bild zeigt Johanna Barzen
Dr. phil.

Johanna Barzen

Leitung Arbeitsbereich Quantum Computing & Digital Humanities

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