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

• 【読了】公式のチュートリアル
  
  難易度：★☆☆☆☆
  
  ここを一通り理解すればあとは実践あるのみ。

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。

本

• 最短コースでわかる ディープラーニングの数学、【読書中】人工知能プログラミングのための数学がわかる本
  難易度：★★☆☆☆
  どちらかを取っ掛かりとして読めば良いかな。
  後者は、Kindle Unlimitedで読めるので、入ってる人はおススメ。

• 技術者のための基礎解析学、技術者のための線形代数学、技術者のための確率統計学
  難易度：★★★★☆
  「技術者のための」シリーズ。Amazonレビューはあまりよくないが、下記の「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」で参考文献に挙げられている。

• 線形代数と量子力学 (基礎数学選書 24)、量子物理学のための線形代数―ベクトルから量子情報へ
  量子情報に必要な線形代数の勉強用。

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？

• 数学検定
  
  取るなら1級を目指す。
• 統計検定
  
  通常の試験(1級～)とは別に、まだ正式には始まっていないが、「データサイエンス基礎」、「データサイエンス発展及び応用」という試験も準備中らしい。

AI・機械学習

本

• 実践系
  • 【読書中】東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析
    
    難易度：★★★☆☆
    
    pythonの基本的な話から、Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib の使い方、それらを使った統計的なデータ分析についての本。
  • Python実践データ分析100本ノック
  • Kaggleで勝つデータ分析の技術
• 理論系
  • ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装、ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
  • 機械学習プロフェッショナルシリーズ
    • 統計的学習理論
    • 深層学習

Webサイト

• Learn | Kaggle
  
  Kaggleの提供している、チュートリアル的な内容で、Pythonの基礎からML/DL等の応用まで、色々提供されている。
• http://www.deeplearningbook.org/
  
  深層学習の原著がオンラインで無料で読める。
• Dive into Deep Learning
• https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/downloads/
  
  通称、PRMLの原著が、PDFでダウンロードできる。

講座

• 実データで学ぶ人工知能講座（AIデータフロンティアコース）
  
  書類選考があるが、無料で受講できる講座（受講できればいいなぁ選考落ちしました…）
• 筑波大学オープンコースウェア 機械学習
  
  佐久間教授による講義。無料で視聴できる。

資格

• JDLA G検定
  
  2019/11に受験予定無事合格しました！。
  • 【忙しい方向け】JDLA ディープラーニング G検定 7日あれば受かる！？ 7日間で合格を目指す勉強方法
  • G検定 本番困りそうな所まとめ
  • 参考書
    • 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
    • 徹底攻略-ディープラーニングG検定-ジェネラリスト問題
    • 実践で理解する G検定 ディープラーニング教本: G検定合格者が教える最短で合格する秘法、詳解！実践で理解するG検定-Web模試-解説書
    • AI白書 2019
  • 模試
    • https://deeplearning.sakura.ne.jp/
    • http://study-ai.com/generalist/
    • https://aiacademy.jp/exam/
• JDLA E資格
  
  近いうちに取得したい！
  • 認定プログラム
    
    どれにすべきか…

量子コンピュータ（一般・共通）

本

• 【読了】量子コンピュータが人工知能を加速する
  
  難易度：★★☆☆☆
  
  アニーリング方式の量子コンピュータの原理について易しく解説しています。が、個人的には、人工知能への応用についての説明が物足りなかった。
• 【読書中】絵で見てわかる量子コンピュータの仕組み
  
  難易度：★★★☆☆
  
• 【読書中】いちばんやさしい量子コンピューターの教本
• 驚異の量子コンピュータ: 宇宙最強マシンへの挑戦

Webサイト

• 古典プログラマ向け量子プログラミング入門
  • OsSALの公式サイトにPDF版もある。

量子コンピュータ（ゲート方式）

本

• 量子情報科学入門、量子アルゴリズム
  
  とりあえずどちらかで理論的な背景を勉強する。
• 量子計算理論 量子コンピュータの原理
• Quantum Computing for Everyone (The MIT Press)
• Quantum Computation and Quantum Information
  
  バイブル？的な教科書。邦訳本（３分冊）がクッソ高いので、読むなら原著かなぁ…

Webサイト

• 猫でもわかる量子情報
  
• Quantum Native Dojo
  
  難易度：★★★★★
  
  Qunasys社が公開している、量子ゲート方式について、原理から応用まで解説した本格的な内容。

講座

• AI Academy 量子コンピューター入門編
  
  難易度：★★★☆☆
  
  AI Academyで受講可能な無料講座。
  
  量子コンピューターの基礎的な理論とPythonを用いた実装（MDR株式会社が開発している、Blueqatを利用）を体験できる。
• AI Academy 量子コンピューター理論入門編
  
  同じく、AI Academyで受講可能な量子コンピュータに関する講座だが、こちらは有料。
  
• Understanding Quantum Computers

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）

本

• 量子アニーリングの基礎

Webサイト

• 量子コンピュータ情報サイト
  
  難易度：★★★★☆
  
  Fixstars社が公開している情報サイト。現時点では、量子アニーリング方式の説明が中心。
• OpenJijチュートリアル

講座

TBD

フレームワーク

• dwave-ocean-sdk

実機を使える環境

• Dwave