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期間 14 時間
コース概要
量子コンピューティングの基礎
- アルゴリズム開発のための主要な量子概念
- キュービット、ゲート、測定法の理解
- 計算における量子回路の役割
Google Willowの紹介
- Willowワークスペースの探索
- シミュレータと量子ハードウェアでの作業
- タスクと計算リソースの管理
量子回路の構築
- パラメータ化回路の設計
- ゲートと操作の操作
- Willow上の単純な回路の実行
コア量子アルゴリズムの実装
- GroverアルゴリズムやQFTなどのアルゴリズムの構築
- ハードウェア上のアルゴリズム挙動の分析
- 古典的パフォーマンスと量子パフォーマンスの比較
高度なアルゴリズム設計
- 問題固有の回路の作成
- ノイズ低減技術の統合
- 回路深みのスケーリングと最適化
ハイブリッド量子・古典ワークフロー
- Pythonライブラリを使用したワークフローのオーケストレーション
- 古典コードとWillow実行の接続
- 再利用可能なアルゴリズム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
- 量子アルゴリズムパフォーマンス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デプロイ
- Willowインターフェース経由でのタスクの提出
- 実行結果の確認
- アルゴリズム改善への反復
サマリーと次のステップ
要求
- プログラミングのコア概念の理解
- Pythonまたは同様の言語での経験
- 量子コンピューティングの基本原理への基本的な習熟
対象読者
- 開発者
- AI研究者
- 新興技術に取り組むデータサイエンティスト