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コース概要

量子AI統合入門

  • ハイブリッド型量子・古典知能システムの必要性について
  • 主な活用機会と現在存在する技術的課題について
  • 量子AI分野におけるグーグル・ウィローの位置付けについて

グーグル・ウィローのアーキテクチャと機能概要

  • システムの全体像および開発用ツールチェーンについて
  • サポートされている量子演算と提供機能について
  • 高度な実験用に利用可能なAPIについて

ハイブリッド型量子・古典モデルの構築法

  • 量子要素と古典的要素の分担方法について
  • 量子強化学習向けのデータ符号化手法について
  • 状態作成および測定プロセスに関する手順について

量子機械学習アルゴリズムの基礎と応用

  • AI用途向けの変分型量子回路について
  • 量子カーネルおよび特徴マッピング手法について
  • ハイブリッドモデルの最適化処理手順について

ウィローを用いた量子AIパイプラインの構築法

  • ハイブリッド型モデルをゼロから設計する方法について
  • ウィローとTensorFlow Quantumの連携活用法について
  • 量子AIプロトタイプの検証およびテスト手法について

パフォーマンス最適化とリソース管理の実践手法

  • ノイズが存在する環境下でのAIモデル構築法について
  • ハイブリッドシステムにおける計算資源の管理手法について
  • 量子AI処理性能の評価方法について

実用例と今後の応用の可能性

  • 量子技術を活用したデータ解析法について
  • 量子加速によるAI駆動型最適化処理について
  • 様々な業界での導入可能性について

量子コンピューティングとAIの融合に関する今後の展望

  • 大規模な量子AIシステム開発に向けたロードマップについて
  • アーキテクチャの進化やハードウェア技術の発展動向について
  • 量子AI分野の今後の研究指針について

まとめおよび次に取り組むべきこと

要求

  • 量子コンピューティングの基本概念を理解していること
  • 機械学習フレームワークに関する実務経験があること
  • 量子と古典的な要素が混在したワークフローに馴染みがあること

対象者

  • AIエンジニア
  • 機械学習の専門家
  • 量子コンピューティング分野の研究者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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