module #13 Kwantum Meta-Leren Inleiding tot kwantummeta-leren, de principes en toepassingen ervan
module #14 Kwantumoverdracht leren Quantum transfer learning, de voordelen en toepassingen ervan
module #15 Quantum generatieve modellen Inleiding tot kwantumgeneratieve modellen, inclusief kwantum-GAN's en VAE's
module #16 Kwantumoptimalisatiemethoden Inleiding tot kwantumoptimalisatiemethoden, waaronder VQE en QAOA
module #17 Kwantum klassieke hybride modellen Kwantumklassieke hybride modellen, hun voordelen en toepassingen
module #18 Casestudies in kwantummachinaal leren Toepassingen en casestudies van kwantummachine learning in de echte wereld
module #19 Quantum Machine Learning met Qiskit Praktische ervaring met Qiskit, een populaire bibliotheek voor quantum machine learning
module #20 Quantum Machine Learning met TensorFlow Quantum Praktische ervaring met TensorFlow Quantum, een populaire quantum machine learning-bibliotheek
module #21 Quantum Machine Learning met PyTorch Quantum Praktische ervaring met PyTorch Quantum, een populaire quantum machine learning-bibliotheek
module #22 Uitdagingen bij de implementatie van kwantummachine learning Uitdagingen bij de implementatie van quantum machine learning-modellen en -oplossingen
module #23 Ethiek en eerlijkheid rond quantummachine learning Ethische overwegingen en eerlijkheid bij quantum machine learning
module #24 Quantum Machine Learning-routekaart en toekomstige richtingen Toekomstige richtingen en routekaart voor onderzoek en toepassingen op het gebied van kwantummachine learning
module #25 Cursus samenvatting en conclusie Volgende stappen plannen in de carrière van Quantum Machine Learning
