8. Introduction to Quantum AI

Dieses Kapitel taucht in die faszinierende Welt des Quantenmaschinellen Lernens (QML) ein und untersucht, wie Quantencomputerprinzipien klassische maschinelle Lerntechniken verbessern können. Der Text beginnt mit einer Einführung in QML, in der das Potenzial von QML erklärt wird, Rechenprobleme zu lösen, mit denen klassische Methoden zu kämpfen haben. Anschließend vertieft er sich in quantengesteigerte Algorithmen wie Quantenunterstützungsvektormaschinen (QSVMs) und Quantenprinzipkomponentenanalyse (QPCA), die Quanteneigenschaften wie Überlagerung und Verschränkung nutzen, um die Leistung zu verbessern. In diesem Kapitel werden auch hybride quantenklassische Ansätze diskutiert, einschließlich variationaler Quantenklassifikatoren (VQCs) und Quantenmerkmalkartierungen, die die Stärken beider Paradigmen vereinen. Praktische Anwendungen von QML werden hervorgehoben und zeigen ihr Potenzial in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Ingenieurwesen auf. Der Text schließt mit der Diskussion der Vorteile von Quantencomputern für KI und maschinelles Lernen, einschließlich Rechenbeschleunigung, effizienter Datenverarbeitung und verbesserter Lernmodelle. Im gesamten Kapitel veranschaulichen Python-Codebeispiele mit Qiskit die Implementierung dieser Quantenalgorithmen und machen die Konzepte zugänglich und praktikabel. Am Ende des Kapitels werden die Leser ein solides Verständnis der Quanten-KI und ihres transformativen Potenzials in verschiedenen Branchen haben.