Fundamentals of Quantum Computing and Quantum Physicsのトレーニングコース

loc>でのインストラクターによるライブトレーニングでは、簡単な量子プログラムの開発を通して、量子コンピューティングの基礎とQ#を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• マイクロソフトの量子開発キットをインストールして設定する
。
• 量子コンピューティングの背後にある概念を理解する。
• Q#、Visual Studio、およびローカルの量子コンピューティングシミュレータを使用して、量子プログラムをビルド、テスト、実行、およびトラブルシューティングを行うことができる
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、量子コンピュータをターゲットとしたアルゴリズムの開発を通して、量子コンピューティングの基礎を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 量子回路の作成を開始するために必要な開発環境をセットアップする
。
• ゲートのネイティブ対応を使ってゲートの動作を制御する
。
• Cirq
を使用して、量子ビットの不正確さを改善する。
• NISQ ベースの量子コンピューターシミュレーターに対して実行する量子回路を書いて実行する
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、IBM Quantum Experience を使用して量子回路を作成、編集、起動することを希望するコンピューター科学者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 量子回路の作成を開始するために必要な開発環境を設定します。
• IBM量子エクスペリエンスとそのシミュレーションを使用して、量子ビットの不正確さを改善します。
• ゲートのネイティブ・カウンターパートを使用してゲートの動作を制御する
。
• ゲートイベントの時間をスケジュールします。

実践 Quantum Computing: オンラインでライブ

ハイテク分野でのキャリアをスタートさせましょう

これは、インストラクター主導の 10 時間のライブ オンライン トレーニング コースです。集中トレーニングを終えると、入門レベルの量子コンピューティング開発者として仕事を始める準備が整います。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

統合された IBM Q を使用して量子プログラムを実行およびテストする Qiskit を使用して、量子コンピューティング プログラムを作成、コンパイル、実行する QAOA などの実用的で高度な量子アルゴリズムを使用する 現実世界の問題を適切な量子コンピューティング言語に再キャストする

コースの形式

インタラクティブな講義とディスカッション。たくさんの練習と練習。ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイズオプション

このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、手配のために当社までご連絡ください。

このインストラクターによるライブトレーニングは、ProjectQについて学び、量子プログラムの実装に活用する方法を学びたい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ProjectQとは何か、何に使われるのかを学ぶ
。
• ProjectQフレームワークを使って量子プログラミングを行う
。
• 量子プログラムを任意のバックエンドに変換する
。

これは、 Data ScienceとAIの5日間の入門書です。

このコースには、 Pythonを使用した例と演習が含まれています

このインストラクターによるライブトレーニングは、AIを活用し、貴重な顧客インサイトを通じてデジタルマーケティング戦略を改善したいマーケティング担当者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ブランドがユーザーとつながる方法を改善するために、AIソフトウェアを活用する。
• チャットボットを活用してユーザー体験を最適化する
。
• タスクの自動化を通じて生産性と収益を向上させる
。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、人工知能の基礎を学び、組織のAIプロジェクトを管理したいと考えているマネージャーやビジネスリーダーを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は技術レベルでAIを理解し、AIプロジェクトを成功裏に管理するために組織のデータとリソースを活用して戦略を立てることができるようになります。

このインストラクターによるライブトレーニングは、基本的なAIの手法を使ってロボットをプログラミングし、作成したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボットが環境内の動く物体の位置を特定できるように、フィルタ（カルマンフィルタとパーティクルフィルタ）を実装します。
• 探索アルゴリズムと動作計画を実装する。
• PID制御を実装し、環境内でのロボットの動きを制御する
。
• SLAMアルゴリズムを実装して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようにする
。

日本 でのこのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、AI の概念とそれを効果的かつ責任を持って使用する方法を学び理解したい専門家を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

Artificial Intelligence (AI)の概念を学びます。 AI の限界と危険性を理解し、責任を持って使用してください。現実世界のシナリオで AI を効果的に使用する方法を学びます。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場）では、原子力技術や環境システムの分野で使用されるさまざまな種類のロボットをプログラミングするための、さまざまな技術、フレームワーク、テクニックを学びます。

6週間のコースは週5日行われる。各日は4時間で、講義、ディスカッション、ライブラボ環境でのロボット開発実習で構成されている。参加者は、習得した知識を実践するために、業務に応用可能な様々な実プロジェクトを完成させる。

本コースの対象となるハードウェアは、シミュレーション・ソフトウェアによって3Dでシミュレートされる。ロボットのプログラミングには、オープンソースのフレームワークであるROS（Robot Operating System）、C++、Pythonを使用する。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボット技術で使用される主要概念を理解する。
• ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理することができる。
• ロボット工学を支えるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装する。
• 視覚、感覚、処理、ナビゲート、および音声による人間との対話が可能な模擬機械ロボットを構築し、操作する。
• スマートロボットの構築に適用できる人工知能（機械学習、ディープラーニングなど）の必要な要素を理解する
。
• ロボットが環境内の動く物体の位置を特定できるようにするためのフィルター（カルマンフィルターとパーティクルフィルター）を実装する
。
• 探索アルゴリズムと動作計画を実装する。
• PID制御を実装し、環境内でのロボットの動きを制御する。
• SLAMアルゴリズムを実装して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようにする
。
• Deep Learningを通じて、ロボットが複雑なタスクを実行する能力を拡張する。
• 現実的なシナリオでロボットをテストし、トラブルシューティングする
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このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場）では、原子力技術や環境システムの分野で使用されるさまざまな種類のロボットをプログラミングするための、さまざまな技術、フレームワーク、テクニックを学びます。

4週間のコースは週5日行われる。各日は4時間で、講義、ディスカッション、ライブラボ環境でのロボット開発実習で構成されている。参加者は、習得した知識を実践するために、業務に応用可能な様々な実プロジェクトを完成させる。

このコースの対象となるハードウェアは、シミュレーション・ソフトウェアを使って3Dでシミュレートされる。その後、コードを物理的なハードウェア（Arduinoなど）にロードし、最終的な展開テストを行う。ロボットのプログラミングには、ROS（Robot Operating System）のオープンソースフレームワーク、C++、Pythonを使用する。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボット技術で使用される主要概念を理解する。
• ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理することができる。
• ロボット工学を支えるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装する。
• 視覚、感覚、処理、ナビゲート、および音声による人間との対話が可能な模擬機械ロボットを構築し、操作する。
• スマートロボットの構築に適用できる人工知能（機械学習、ディープラーニングなど）の必要な要素を理解する
。
• ロボットが環境内の動く物体の位置を特定できるようにするためのフィルター（カルマンフィルターとパーティクルフィルター）を実装する
。
• 探索アルゴリズムと動作計画を実装する。
• PID制御を実装し、環境内でのロボットの動きを制御する。
• SLAMアルゴリズムを実装して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようにする
。
• 現実的なシナリオでロボットをテストし、トラブルシューティングを行う
。

This is a classroom based training session in a presentation and Q&A format

この 日本 でのインストラクター主導のライブ トレーニング (オンラインまたはオンサイト) は、AI TRiSM を理解して組織に実装したいと考えている初級レベルから中級レベルの IT プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了までに、参加者は次のことができるようになります。

• AI の信頼、リスク、セキュリティ管理の主要な概念と重要性を把握します。
• AI システムに関連するリスクを特定し、軽減します。
• AI のセキュリティのベスト プラクティスを実装します。
• AI の規制遵守と倫理的考慮事項を理解します。
• 効果的な AI ガバナンスと管理のための戦略を策定します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、AIが検索エンジンに与える影響を理解し、Bing AIの機能を探求し、チャットボット技術とその応用について学びたいデジタルマーケティング担当者、コンテンツ制作者、開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• BingのAIの原理と利点を理解する
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• Bing内のAI搭載機能とそのアプリケーションを特定する
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• 検索結果とユーザー体験を向上させるためにBing AIを活用する。
• 検索エンジン最適化（SEO）とコンテンツ作成におけるAIの可能性を評価する
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• Bing AI チャットボットを含む、チャットボット技術とその応用を探求する
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