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\selectlanguage{german}
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\chapter{Ausblick.}
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Wir sind am Ende der Vorlesung ``Lineare Algebra II''. Wir hoffen, dass Sie
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trotz des ungewöhnlichen Formats der Vorlesung etwas gelernt und für sich
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mitgenommen haben.
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Ich wünsche Ihnen weiterhin viel Erfolg in Ihrem Studium. Bleiben Sie gesund.
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--- Stefan Kebekus.
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\subsection*{Ein sehr persönliches Wort zum Ende}
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\begin{quote}
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Any interested participant with basic knowledge of vector and matrix
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multiplication as linear algebra is at the core of quantum computing
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algorithms.
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-- \href{https://learn-xpro.mit.edu/quantum-computing}{MIT xPro}
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\end{quote}
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Für mich ist die Vorlesung ``Lineare Algebra II'' so etwas wie ein Schlüssel zur
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Welt. Wir leben in einer Zeit, in der neue Techniken der
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Informationsverarbeitung unsere Gesellschaft in nie gesehener Art und Weise
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umwälzen, zum Guten wie zum
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\href{https://de.wikipedia.org/wiki/Sozialkredit-System}{Schlechten}. Die Wucht
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dieser Umwälzungen ist schwer zu unterschätzen; vermutlich werden die
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langfristigen Auswirkungen am ehesten mit denen der
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\href{https://de.wikipedia.org/wiki/Industrielle_Revolution}{ersten
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industriellen Revolution} vergleichbar sein.
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In dieser Situation erscheint mir unsere Gesellschaft als überfordert. Sie
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wirkt unfähig oder unwillig, die unausweichlichen Änderungen aktiv zu
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gestalten. Unser Bildungssystem trägt nach meinem Eindruck wenig Positives bei;
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es scheint in weiten Teilen bemüht, die Änderungen der Welt so lang als möglich
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zu ignorieren. Es gilt aber der alte Satz: Was ich nicht verstehe, kann ich
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nicht gestalten! Was ich nicht verstehe, macht mir Angst!
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Tatsächlich sind viele der Techniken, die sich heute unter Stichworten wie
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\emph{Artificial Intelligence}, \emph{Machine Learning} oder \emph{Collective
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Intelligence} verbergen, konzeptuell einfache Anwendungen von Linearer
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Algebra. Wenn Sie diese Vorlesung durchgearbeitet haben, sind Sie in der
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\emph{Pole Position}, um diese Sachen zu verstehen. Sie können sich noch heute
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eine ein Framework wie \href{https://www.tensorflow.org/}{TensorFlow} auf ihren
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Linux-Laptop laden, die hervorragenden
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\href{https://www.tensorflow.org/tutorials}{Tutorials} hernehmen und ihr erstes
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\emph{Machine Learning} Projekt starten! Oder schauen Sie sich bei
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\href{https://www.kaggle.com/learn/overview}{Kaggle} um. Informieren Sie sich
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über Quantencomputer! Das Internet ist voll von Ressourcen, die Ihnen diese
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Technik erklären. Schauen Sie sich das interaktive Lehrbuch von
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\href{https://qiskit.org/textbook/preface.html}{Qiskit} an
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(\href{https://www.youtube.com/playlist?list=PLOFEBzvs-Vvp2xg9-POLJhQwtVktlYGbY}{Videos
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gibt es hier}), und stellen Sie bei IBM ihren ersten
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\href{https://quantum-computing.ibm.com/docs/start-iqx/code/first-circ}{Quanten-Schaltkreis}
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zusammen. Oder Sie benutzen den
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\href{http://www.quantumplayground.net/#/home}{Quantum Computing Playground}.
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Vielleicht schauen Sie sich auch die praktischen Kurse von
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\href{https://learn-xpro.mit.edu/quantum-computing}{MIT xPro} an.
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Es ist sicher keine gute Idee, zu warten, bis Ihnen die Universität Freiburg
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einen mundgerechten Kurs anbietet. Legen Sie los!
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% !TEX root = LineareAlgebra2
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