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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

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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