Quanmaticは世界をリードするカナダの光量子コンピューティング企業Xanaduと「日本の量子教育への貢献」を目的に含んだ提携をしております。本ページではXanadu提供の「量子機械学習」教育コンテンツを掲載いたします。理論と実践を組み合わせた非常に充実したコンテンツになっており、量子コンピューティング分野でのキャリアを目指すユーザの方にご利用いただければ幸いです。
PennyLaneについて
PennyLaneは、Xanaduが開発する、量子機械学習、量子化学、量子コンピューティングのためのオープンソースのソフトウェアフレームワークであり、あらゆるハードウェア上で動作します。PennyLaneを使って、さまざまな分野での量子プログラミングを学ぶことができます。
https://pennylane.ai/qml/
Lecture 1 – 量子コンピューティングと量子機械学習入門
Lecture 2 –量子ビット、量子回路、量子ゲート入門
Lecture 3 – ブロッホ球、量子状態の生成、測定
Lecture 4 – 複数量子ビット回路、制御ゲート、量子もつれ
Lecture 5 – 微分可能プログラミング
- 微分可能プログラミング (Explanation)
- 量子勾配 (Explanation)
- パラメータシフト法 (Explanation) — 量子シミュレータでは誤差逆伝播法が機能しますが、量子ハードウェアでは機能しないことに注意してください。パラメータシフト法は、量子ハードウェア上で勾配を求めるために使用できます
- 量子ハードウェアでの微分 (Video)
- 補足資料 (発展)
Lecture 6 – 量子機械学習入門: 変分量子回路とデータ埋め込み
Lecture 7 – 変分アルゴリズム
Lecture 8 – 量子カーネル法
Lecture 9 – 量子ニューラルネットワーク(QNNs) (part 1)
Lecture 10 – 量子ニューラルネットワーク(QNNs) (part 2)
Lecture 11 – 量子機械学習特論
Xanaduについて
Xanaduは、世界中の人々が有効に利用できる量子コンピュータを構築することを使命とするカナダの量子コンピューティング企業です。Xanaduは、世界をリードする量子ハードウェアおよびソフトウェア企業の一つであり、PennyLaneの開発を主導しています。
https://www.xanadu.ai/
教育コンテンツに関する問い合わせはこちら