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Einladung zum Workshop: Quantencomputing und Quantenmaschinelles Lernen

Quantencomputer könnten die Grenzen herkömmlicher Rechnersysteme um ein Vielfaches überschreiten. In Kombination mit Methoden des Maschinellen Lernens bergen sie ungeahntes Potenzial für zahlreiche Anwendungsfelder. Für den praktischen Einsatz dieser bahnbrechenden Technologien ist jedoch noch viel Forschungsarbeit notwendig. Das DFKI Robotics Innovation Center und die AG Robotik der Universität Bremen richten am 17. und 18. Februar 2022 einen virtuellen Workshop zum Thema Quantencomputing mit dem Fokus auf Quantenmaschinelles Lernen aus.

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Ziel des Workshops ist es, einen ersten Einblick in die komplexe Thematik zu geben. Dafür erhalten die Teilnehmenden zunächst eine Übersicht über die relevanten Technologien und Ansätze des Forschungsfeldes. Anschließend werden die grundlegenden mathematischen Konzepte und die Umsetzung der Algorithmen basierend auf Googles Quantum AI Framework tiefergehend erläutert. Zudem erfahren die Teilnehmenden, an welchen Vorhaben und Themen das Robotics Innovation Center und die AG Robotik aktuell in diesem Bereich forschen.

Der Workshop findet an beiden Tagen jeweils von 9:00 Uhr bis 15:00 Uhr in deutscher Sprache via Microsoft Teams statt. Seitens der Teilnehmenden sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Die Veranstaltung richtet sich gleichermaßen an Interessierte aus der (KI-)Software-Entwicklung, Führungskräfte aus Industrie und Forschung sowie an Studierende und Promovierende.

Inhaltliche Rückfragen sowie die formlose Anmeldung senden Sie bitte per E-Mail an Herrn Dr. Patrick Draheim (patrick.draheim@dfki.de). Die Teilnahme am Workshop ist kostenfrei – eine Anmeldung ist bis zum 11. Februar 2022 möglich.

Der Workshop wird im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) über das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) geförderten Verbundvorhabens QINROS (Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen für intelligente und robotische Systeme) veranstaltet.

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last updated 19.02.2021
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