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コース概要

量子コンピューティングの基礎

  • アルゴリズム開発に必要な主要な量子概念について説明します
  • Qubit、ゲート、測定法などの基本概念を学びます
  • 計算処理における量子回路の役割について理解します

Google Willow入門

  • Willowの作業環境について学びます
  • シミュレータおよび実際の量子ハードウェアの利用方法を説明します
  • タスク管理や計算リソースの取り扱い方について学びます

量子回路の構築法

  • パラメータ化された回路を設計する方法を習得します
  • ゲートや演算処理の操作手順を学びます
  • Willow上で単純な量子回路を実行する方法も習得します

主要な量子アルゴリズムの実装法

  • GroverアルゴリズムやQFTといった代表的なアルゴリズムを構築します
  • ハードウェア上でのアルゴリズムの挙動を分析します
  • 従来のコンピュータ処理と量子計算のパフォーマンス比較方法も学びます

高度なアルゴリズム設計法

  • 問題に応じた特定の量子回路を構築する技術も習得します
  • 雑音除去技法を組み込む方法について学びます
  • 量子回路の深さや規模を最適化する手法を理解します

ハイブリッド型量子・古典処理フロー

  • Pythonライブラリを用いたワークフローの制御方法を学びます
  • 従来のプログラムとWillow上での処理との連携法について説明します
  • 再利用可能なアルゴリズムコンポーネントの作成手順も習得します

テスト・デバッグおよび最適化手法

  • シミュレータツールを利用した量子回路のデバッグ方法を学びます
  • 量子アルゴリズムのパフォーマンス評価法について説明します
  • 最適化戦略の実施手順も習得します

量子アルゴリズムのデプロイ方法

  • Willowインターフェースからタスクを送信する手順を説明します
  • 処理結果の確認方法について学びます
  • アルゴリズム改良に向けた反復改善法も理解します

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • 基本的なプログラミング概念についての理解が必要です
  • Pythonや類似言語での実務経験があることが望ましいです
  • 量子コンピューティングの基本原理に関する基本的な知識が求められます

対象者

  • 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
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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