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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