Quantencomputing und KI verstehen – ohne Physikstudium
Ein Kurs, der euch die faszinierende Welt der Quantenmechanik und künstlichen Intelligenz näherbringt. Ihr lernt, wie Qubits funktionieren, warum Verschränkung so besonders ist und wie moderne KI-Systeme tatsächlich arbeiten – erklärt in einer Sprache, die wirklich Sinn ergibt.
Jetzt informierenWie der Kurs aufgebaut ist
Das Programm besteht aus sechs Modulen, die schrittweise in die Thematik einführen. Jedes Modul kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Beispielen und Visualisierungen, damit die abstrakten Konzepte greifbar werden.
MODUL 01
Quantenmechanik – Die Grundlagen
Warum sich Teilchen anders verhalten als alles, was wir aus dem Alltag kennen. Von der Superposition bis zur Messung.
- Welle-Teilchen-Dualität
- Heisenbergsche Unschärferelation
- Quantenverschränkung
MODUL 02
Qubits und Quantengatter
Wie Quantencomputer Information speichern und verarbeiten – fundamental anders als klassische Bits.
- Bloch-Sphäre Darstellung
- Hadamard- und CNOT-Gatter
- Quantenschaltkreise
MODUL 03
Quantenalgorithmen in der Praxis
Der Shor-Algorithmus zur Faktorisierung und Grovers Suchalgorithmus – was sie leisten und wo ihre Grenzen liegen.
- Quantenparallelismus
- Amplitude Amplification
- Fehlerkorrektur
MODUL 04
Neuronale Netze verstehen
Wie künstliche Neuronen lernen, Muster zu erkennen. Von einfachen Perzeptronen bis zu tiefen Netzwerken.
- Backpropagation
- Aktivierungsfunktionen
- Convolutional Networks
MODUL 05
Transformer und LLMs
Die Architektur hinter modernen Sprachmodellen – Attention-Mechanismen und wie Modelle Kontext verstehen.
- Self-Attention
- Positional Encoding
- Training großer Modelle
MODUL 06
Quantum Machine Learning
Wo Quantencomputing und KI zusammenkommen. Hybride Algorithmen und was die Zukunft bringen könnte.
- Variational Quantum Eigensolver
- Quantum Neural Networks
- Praktische Anwendungen
Wer euch unterrichtet
Dr. Linnea Waldheim
Quantenphysikerin
Linnea hat an der TU München in theoretischer Quantenphysik promoviert und arbeitet seit acht Jahren daran, komplexe Quantenkonzepte verständlich zu machen. Sie verbindet mathematische Präzision mit intuitiven Erklärungen und schafft es, selbst abstrakte Phänomene greifbar zu vermitteln.
Kaja Drevensek
KI-Forscherin & Entwicklerin
Kaja hat mehrere Jahre bei einem führenden KI-Labor gearbeitet und dort an Transformer-Architekturen geforscht. Ihr Fokus liegt darauf, die technischen Details hinter modernen KI-Systemen transparent und nachvollziehbar zu erklären – ohne die Komplexität zu unterschlagen.
Der Kurs hat mir endlich geholfen zu verstehen, was hinter den ganzen Schlagworten steckt. Besonders die Erklärungen zu Quantenverschränkung waren so klar, dass ich jetzt tatsächlich nachvollziehen kann, warum das Thema so besonders ist.
Ich wollte schon lange verstehen, wie neuronale Netze funktionieren, aber die meisten Erklärungen waren entweder zu oberflächlich oder zu mathematisch. Hier war die Balance perfekt – technisch genug, um wirklich zu begreifen, was passiert.
Die Visualisierungen zu Quantengattern haben mir mehr geholfen als drei Lehrbücher zusammen. Man merkt, dass die Dozentinnen wissen, wo die Verständnisprobleme liegen und gezielt darauf eingehen.
Besonders gut hat mir gefallen, dass auch die Grenzen und Probleme aktueller Technologien angesprochen wurden. Kein übertriebener Hype, sondern realistische Einschätzungen mit fundierten Erklärungen.