Quantum Projects
1. Point to start 2. DataSets
Video-Crash-Course: https://www.youtube.com/watch?v=eShyPOLIfYk
Aufgabe: Such dir eine Aufgabe aus der untenstehenden Liste und wähle ein passenden Datasatz dazu aus und übertrage das Wissen aus dem Tutorial ( bzw. Aufgabe).
Eine weiter schöne Seite zum "nachschlagen": https://www.quantum-inspire.com/kbase/introduction-to-quantum-computing
Point to start:
Circuit Ansatz: https://pennylane.ai/qml/glossary/circuit_ansatz.html
What are Variational circuits ? https://pennylane.ai/qml/glossary/variational_circuit.html
Use Classical Data: (Quantum embedding) https://pennylane.ai/qml/glossary/quantum_embedding.html
What is QuantumMachineLearning? https://pennylane.ai/qml/whatisqml.html
What are Quantum Neural Networks ? https://pennylane.ai/qml/glossary/quantum_neural_network.html
What is Variational Quantum Linear Solver ? https://pennylane.ai/qml/demos/tutorial_vqls.html
Whats is ar variational ( parametrized ) classifier ? https://pennylane.ai/qml/demos/tutorial_variational_classifier.html
What are Variational (parametrized) quantum circuits ? https://pennylane.ai/qml/glossary/variational_circuit.html__
DataSets ( Linear Regression ):
DataSets ( Classification ):
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