コース概要

量子計算の基礎

  • アルゴリズム開発に必要な主要な量子概念
  • ビット、ゲート、測定の理解
  • 計算における量子回路の役割

Google Willowの概要

  • Willowワークスペースの探求
  • シミュレータと量子ハードウェアの使用
  • タスクと計算リソースの管理

量子回路の構築

  • パラメータ化された回路の設計
  • ゲートと操作の操作
  • Willow上で簡単な回路を実行する

核心的な量子アルゴリズムの実装

  • GroverやQFTなどのアルゴリズムを構築する
  • ハードウェア上のアルゴリズム動作の分析
  • 古典的および量子的な性能の比較

高度なアルゴリズム設計

  • 問題固有の回路を作成する
  • ノイズ軽減技術の統合
  • 回路深さのスケーリングと最適化

混合量子-古典的ワークフロー

  • Pythonライブラリを使用してワークフローをオーケストレーションする
  • 古典的なコードとWillow実行の接続
  • 再利用可能なアルゴリズミックコンポーネントの構築

テスト、デバッグ、最適化

  • シミュレータツールを使用した回路のデバッグ
  • 量子アルゴリズム性能のプロファイリング
  • 最適化戦略の適用

量子アルゴリズムの展開

  • Willowインターフェースを通じてタスクを提出する
  • 実行結果のレビュー
  • アルゴリズム改善の反復

まとめと次なるステップ

要求

  • コアプログラミング概念の理解
  • Pythonや類似言語の経験
  • 量子計算原理の基本的な知識

対象者

  • 開発者
  • AI研究者
  • 新興技術と取り組むデータサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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