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 ):

10 Open Datasets For Linear Regression

DataSets ( Classification ):

https://data.world/datasets/classification