Training & Aktivitäten
Symposium ML4QT | Machine Learning to Advance Quantum Technologies
Präsenzveranstaltung | 07. – 08. Juli 2025 | experimenta Heilbronn
Das Symposium Machine Learning to Advance Quantum Technologies (ML4QT) ist ein Forum für Forschende und Entwickler:innen, die sich für die Überschneidung von maschinellem Lernen und Quantentechnologien begeistern. Unabhängig davon, ob Sie bereits in diesem spannenden Bereich tätig sind oder einen Einstieg suchen, ist ML4QT die perfekte Plattform, um Möglichkeiten und Synergien zu erkunden, die die Entwicklung von Quantentechnologien vorantreiben werden.
Quantum Brunch
Webinarreihe | 28. März – 11. Juli 2025 | 10.00 Uhr – 10.30 Uhr
Die Webinarreihe »Quantum Brunch« der Quantencomputing-Gruppe des Fraunhofer IPA bietet einen niederschwelligen, auf Unternehmen zugeschnittenen, Einstieg in verschiedene Aspekte der Zukunftsthemen Quantencomputing und Quantentechnologien im Allgemeinen. In kurzen Impulsvorträgen werden den Teilnehmenden Grundlagenwissen zum Thema vermittelt, aktuelle Forschungsfragen nähergebracht und Anwendungen aufgezeigt.
QuantumBW Colloquium
Hybrid-Veranstaltung | 20. März – 13. November 2025 | 10.00 Uhr – 11.00 Uhr
Mit dem »QuantumBW Colloquium« fördert die Innovationsinitiative QuantumBW den wissenschaftlichen Austausch im Bereich Quantencomputing und -sensing. Es zielt darauf ab, die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet vorzustellen und den Gedanken des »Co-Developments« von Quantenlösungen voranzutreiben.
Einführung in Quantum Machine Learning (Englisch) | Zertifikatskurs
Zertifizierter Data Scientist spezialisiert in Quantum Machine Learning
Hybrid-Schulung | 05. Mai/ 27. Oktober 2025 | Dauer: insgesamt 5 Units + Prüfungstag
Dieser Zertifikatskurs vermittelt praxisnah die Grundlagen und Anwendungen von Quantum Computing und Machine Learning. Teilnehmende lernen, Quantenalgorithmen und Methoden wie Quantum Support Vector Machine zu verstehen und anzuwenden. Der Kurs richtet sich an Fachleute aus Data Science, Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen.
AutoQML-Framework
Open-Source-Software | Automatisiertes Quantum Machine Learning
Im Verbundprojekt AutoQML haben die Fraunhofer-Institute IAO und IPA gemeinsam mit sieben Industriepartnern eine gleichnamige Anwendungssoftware entwickelt. Die Open-Source-Software AutoQML verknüpft Quantencomputing und Maschinelles Lernen. So werden Algorithmen des Quanten-Machine-Learnings ohne tiefgehendes Fachwissen nutzbar.
sQUlearn-Softwarebibliothek
Python-Bibliothek | Quantum Machine Learning (QML)
sQUlearn ist eine benutzerfreundliche Python-Bibliothek für Quantum Machine Learning. Das Paket wurde speziell für die nahtlose Integration mit herkömmlichen Machine-Learning-Tools wie scikit-learn entwickelt. Die mehrschichtige Architektur der Bibliothek richtet sich sowohl an Expert:innen, als auch an Einsteiger:innen.
Quantum Lab
Lab-Führung | Auf Anfrage immer dienstags von 14.00 – 16 Uhr | Gruppengröße: max. 12 Personen
Das Quantum Lab fördert den gezielten Wissenstransfer von Quantencomputing in Unternehmen und die Öffentlichkeit, damit die Schlüsseltechnologie perspektivisch erfolgreich in die Anwendung gebracht werden kann.