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量子機械学習の理解に向けての勉強メモ

本記事について

概要と目的

個人的に興味があり、量子コンピュータや人工知能について色々勉強しているので、自分自身の備忘録や知識の整理がてら、色々と書いていきます(基本このページは参考文献集。何かネタがあれば、別途、書いてリンクする予定)。
既存のフレームワークを使えるようになるだけでなく、できるだけ仕組みや原理についても理解していきたいと思います(最終的には、量子機械学習の新たなフレームワークを開発したい!)。
参考までに難易度を5段階で付けていますが、現時点での私の感覚で付けたものであり、進捗により変化する可能性もありますし、難易度が低いからと言って、内容が陳腐だとか役に立たないという事ではありません。

想定読者と前提知識

  • AIや量子コンピュータを勉強していこうという人なら誰でも。
  • 高校数学レベルの知識
  • 何らかのプログラミング言語の経験

Python

C言語とかシェルスクリプトばかり書いてきたので、あまりPythonにはなじみがなく(読めば大体理解はできますが)、勉強しています。

Webサイト

数学

工学部出身ですし、高校数学レベルであれば(細かい公式はともかく)理解できるレベルですが、とりあえず、さらに専門的な内容を理解するため、必要に応じて勉強していきます。

資格

勉強する上でのマイルストーンとして資格を取得するのもあり?

AI・機械学習

Webサイト

講座

資格

量子コンピュータ(一般・共通)

Webサイト

量子コンピュータ(ゲート方式)

Webサイト

講座

フレームワーク

  • Qiskit, Cirq, …

実機を使える環境

TBD

量子コンピュータ(アニーリング方式)

Webサイト

講座

TBD

フレームワーク

  • dwave-ocean-sdk

実機を使える環境

  • Dwave
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