Theoretisch-physikalisches Seminar (SS24)

AI goes quantum: From neural networks to quantum machine learning

Ort: Gebäude E2 6 - Seminarraum E04 (0.04)
Zeit: Mittwoch, 12 Uhr (c.t.)
Beginn: 14.04.2024
Veranstaltungsnummer: 149534
Poster: poster_ss24_quantumAI.pdf

Zielgruppe: Das Seminar gibt Einblicke in unsere aktuelle Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz und stellt klassische Algorithmen ihren quantenmechanischen Versionen gegenüber. Es ist für Studierende, die Interesse an einer Master- oder Bachelorarbeit bei uns haben, besonders zu empfehlen. Studierende, die einen Seminarschein erlangen wollen (z.B. im Master-Studiengang Physik, Quantum Engineering, Informatik/Computer Science, Data Science and Artificial Intelligence), sind uns herzlich willkommen.

Kurzzusammenfassung (in English): We will discuss a selection of topics from classical machine learning (neural nets, reinforcement learning) that build the basis to understand recent trends in quantum convolutional neural networks, quantum reinforcement learning, and quantum machine learning algorithms applied to quantum data sets. 

Ansprechpartner:
Dr. habil. Philipp Hövel: philipp.hoevel(at)uni-saarland.de, Raum 4.03, Gebäude E2 6
Prof. Dr. Giovanna Morigi: giovanna.morigi(at)physik.uni-saarland.de, Raum 4.20, Gebäude E2 6
Prof. Dr. Peter P. Orth: peter.orth(at)uni-saarland.de, Raum 4.06, Gebäude E2 6

Terminplan

DatumTitelVortragender
17.04.2024Introduction 
24.04.2024Reservoir Computing 
01.05.2024Tage der Arbeit (kein Seminar) 
02.05.2024Kathy Lüdge: "Photonic Reservoir Computing"
Physics Colloquium (4.00 p.m. c.t. Building C6.4, Lecture Hall II):		 
08.05.2024How to give a presentationPhilipp Hövel
● 15.05.2024QM Reservoir Computing 
● 22.05.2024Kernel Methods 
(Linear Regression, Support Vector Machines...)		 
● 29.05.2024QM Kernel Methods 
05.06.2024Antonio Macaluso
 Variational Algorithm for Quantum Single Layer Perceptron		 
● 12.06.2024Convolutional Neural Networks 
(The Perceptron, Deep learning, Backpropagation...)
QM Convolutional Neural Networks		 
● 19.06.2024"QML on Quantum Data/Transduction of Quantum States 
● 26.06.2024Reinforcement Learning 
● 03.07.2024Decision Trees/Random Forests 
● 10.07.2024QM Reinforcement Learning 
● 17.07.2024QM Decision Trees 
(application: Quantum Error Mitigation)		 
24.07.2024Kein Seminar 

Vorträge, die mit einem ● bezeichnet sind, können von Studierenden gehalten werden, die einen Seminarschein (z.B. im Master-Studiengang Physik, Quantum Enginieering, Information Science) benötigen.

Literatur

Weitere Litereatur wird im Laufe des Seminars bekanntgeben.

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Vortragsreihen: