Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

059903 SE Quantum Computing verstehen: Grundlagen des Quantum Learning (2021W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Wenn es die Lage zulässt, ist diese Veranstaltung als vor Ort geplant.
Falls es Schwierigkeiten bei der Anmeldung gibt, wenden Sie sich bitte direkt an peter.reichl@univie.ac.at.

Mittwoch 06.10. 09:45 - 13:00 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 13.10. 09:40 - 13:00 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 20.10. 09:45 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch 27.10. 09:45 - 13:00 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 03.11. 09:30 - 11:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 10.11. 09:45 - 13:00 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 17.11. 09:45 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch 24.11. 09:45 - 13:00 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 01.12. 09:45 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Mittwoch 15.12. 09:45 - 13:00 Seminarraum 8, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 12.01. 09:30 - 11:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
Mittwoch 19.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Mittwoch 26.01. 09:45 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziel des Seminars ist die gemeinsame Erarbeitung und Diskussion von Grundkonzepten und Anwendungen des Quantum Computing und Quantum Machine Learning.
Zu Beginn des Seminars werden wir uns gemeinsam einen Überblick über die Grundlagen des Quantum Computing verschaffen. Im weiteren Verlauf vertiefen wir dann ausgewählte Spezialthemen (wie z.B. Quantum Machine Learning), die für Informatiker'innen besonders interessant und relevant sind.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Aktive Mitarbeit während der Sitzungen, Seminarvortrag und schriftliche Ausarbeitung (Seminararbeit) des Vortragsthema.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Das Seminar richtet sich an fortgeschrittene Bachelor- und Masterstudierende aller Informatikrichtungen. Der erfolgreiche Besuch von MGI1 und MGI2 bzw. gleichwertige Kenntnisse insbesondere in den Bereichen Lineare Algebra (Matrizenrechnung) und komplexe Zahlen wird vorausgesetzt.
Die positive Beurteilung des Seminars erfordert einen erfolgreichen Vortrag, eine positiv bewertete schriftliche Seminararbeit sowie Anwesenheit und aktive Mitarbeit während der einzelnen Veranstaltungen.

Prüfungsstoff

Thema des Seminarvortrags.

Literatur

Mehr Literatur in der Veranstaltung, aber eine gute Vorbereitung sind:
Homeister, Matthias: Quantum Computing verstehen. 5. Auflage, Springer Verlag 2018.
Michael A. Nielsen, Isaac L. Chuang: Quantum Computation and Quantum Information. 10th Anniversary Edition. Cambridge
University Press, 2010.
Noson S. Yanofsky, Mirco A. Mannucci: Quantum Computing for Computer Scientists. 5. Auflage, Cambridge University Press, 2019.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 10.05.2023 00:13