Quanten-Maschinelles Lernen (QML) ist ein innovatives Feld der Informatik, das versucht, Quantencomputer zur Verbesserung von Modellen des Maschinellen Lernens einzusetzen. QML könnte exponentielle Beschleunigungen für bestimmte Aufgaben bieten. Forschende erwarten dadurch Durchbrüche bei der Verarbeitung großer Datensätze, der Optimierung komplexer Modelle und der Durchführung effizienter Mustererkennung. Dies hätte insbesondere auf die Bereiche Auswirkungen, die auf Big Data angewiesen sind: Die Erkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache beispielsweise oder auch in der Diagnostik von Erkrankungen durch die Verarbeitung von Genomdaten. 

Wir freuen uns sehr, für diese Vorlesung, Dr. Christian Tutschku, Leiter des Teams Quantencomputing des Fraunhofer IAOs an der Hochschule begrüßen zu dürfen. 

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Weitere Details rund um die QC-Ringvorlesung finden Interessierte auf der Übersichtsseite: