お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
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