量子機械学習の基礎と最新動向【WEBセミナー】
~量子回路による機械学習モデルと、機械学習手法の量子アルゴリズムによる加速~

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セミナー概要
略称
量子機械学習【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr220806
開催日時
2022年08月29日(月) 13:00~16:30
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
価格
非会員: 49,500円(税込)
会員: 49,500円(税込)
学生: 49,500円(税込)
価格関連備考
お1人様受講の場合 49,500円[税込]/1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込]/1口(3名まで受講可能)

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
 
備考
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
講座の内容
趣旨
本セミナーでは、進展著しい量子コンピュータの基礎知識と、応用として注目される量子機械学習アルゴリズムの概要ならびに、最新研究動向・課題を分かり易く解説する。
プログラム

1. 量子コンピュータの基礎知識
   1.1 「量子」とは
   1.2 量子ビットとは
       量子ビットの動作原理
       量子ビットの重ね合わせと測定
       超伝導量子ビットの原理
   1.3 量子回路
   1.4 量子コンピュータはなぜ速い?
   1.5 量子コンピュータのハードウェアの色々
   1.6 量子コンピュータの歴史
       量子力学から量子計算へ
       量子コンピュータに対する疑念
       量子誤り訂正
       超伝導量子ビットの発展
       現在の量子コンピュータ
       将来の量子コンピュータ

2. 量子コンピュータの数学
   2.1 量子ビットと量子ゲート、量子アルゴリズム
       量子ビット=ベクトル
       ブロッホ球
       テンソル積
       量子ゲート=行列
       量子回路と量子アルゴリズム
   2.2 計算量オーダー 

3. 量子回路による機械学習モデル
   3.1 特徴量の考え方
   3.2 量子特徴量
       量子特徴量の使い方
       量子特徴量の理論的アドバンテージ

4. 量子アルゴリズムによる既存機械学習手法の加速
   4.1 加速できる機械学習手法の例
   4.2 これらは実現可能か?
   4.3 量子インスパイアアルゴリズム  

5. 最近の研究紹介
   5.1 機械学習手法を量子アルゴリズムに応用する
   5.2 量子機械学習アルゴリズムの最近の研究動向

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