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X-WR-CALDESC:「量子コンピュータによる機械学習」読書会 4
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SUMMARY:「量子コンピュータによる機械学習」読書会 48
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/85076
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n 概要 \n近年
 、素因数分解や探索問題など、いくつかの問題を従来
 のコンピュータよりも少ない計算量で解ける量子コン
 ピュータや情報論的な安全性をもつ量子暗号等によっ
 て量子情報科学が社会的にも注目されております。一
 方、ディープラーニングの登場によって始まった第三
 次AIブームは現在も続いており、日常生活のいたると
 ころで人工知能は利用されています。従来のコンピュ
 ータの代わりに量子コンピュータを使って、より効率
 的に機械学習ができないかというのは自然な考えです
 。今回は量子コンピュータを用いた教師付き学習につ
 いて、基本原理をしっかりと理解することを目指しま
 す。\n2章と3章で量子コンピュータの基礎と機械学習の
 基礎を学習しました。これから新たに参加される場合
 は、量子情報と通常の機械学習についてある程度知っ
 ていることが前提になります。\nテキスト\n共立出版か
 ら発行されている「量子コンピュータによる機械学習
 」　https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320124622　を使い
 ます。\nこの本は「Supervised Learning with Quantum Computers」\n
 https://www.springer.com/gp/book/9783319964232\nの日本語訳です。\
 n2021年11月15日追記\n原著の英語版では第二版が出版さ
 れました。\nhttps://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-83098-4
 \n第二版の日本語訳は今のところは出版されていませ
 ん。\n初版と第二版とでは本の構成が大幅に異なるた
 め、第35回からは第二版の構成に従って読んでいきま
 す。\nただし読者の方で日本語の初版お持ちの方は、
 適宜初版の該当場所を示しますので英語版を持ってい
 なくてもよいように配慮いたします。\n\n今回の内容\nC
 hapter 5 Variational Circuits as Machine Learning Modelsの5.2.2 Pauli ro
 tation encodingから\n\n 進め方\nこの読書会はオンラインで
 スカイプを用いて開催します。\n開始時刻になったら
 、主催者がこの読書会のスカイプの音声通話を開始し
 ます。\n基本的には主催者が教科書の該当範囲の説明
 をする、数式がある場合はその計算について解説をし
 ます。そして参加者は適宜、質問して議論をして理解
 を深めるという形を想定しています。なお洗練された
 講義とはほど遠いと思いますので、参加される場合は
 その点ご了承ください。\n\n毎週月曜日の21:00~22:00の開
 催を想定しています。\n\n\n参加方法\n参加する方はconnp
 assで参加申し込みをお願いします。申し込み後、「参
 加者への情報」においてこの読書会のスカイプに参加
 するためのリンクが表示されます。そのリンクをクリ
 ックしてスカイプに参加してください。録画視聴を希
 望される場合でも録画は参加者への情報欄に記載のSkyp
 eのグループチャット上に保存されますので、開催前に
 参加登録をお願いします。他のイベントと重なって参
 加申し込みできずにリンクが分からない場合はslackで
 前日までに個人メッセージを送ってくださればリンク
 を個別にお送りいたします。\n\n注意点\n今回読む本は
 ブルーバックスのような啓蒙書ではありません。教養
 番組のように分かりやすいグラフィックで手軽に理解
 したいという方・数式を使わずに理解したいという方
 には向いていません。量子情報や通常の機械学習につ
 いては基礎が教科書でも2章、3章で解説されていまし
 たが、4章以降から参加される場合は基礎知識について
 はある程度あることが前提です。また大学学部1年生レ
 ベルの線形代数や初等的な解析学の知識は必要です。\
 nまた読み終わるまでに1年くらいの相当な時間がかか
 ると思います。短期間で読み終えたいという方には向
 いておりません。\n\nスカイプの通話は通信容量やプラ
 イバシー等の問題からビデオはオフで参加してくださ
 い。またマイクも質問するとき以外は雑音を減らすた
 めにオフに設定してください。
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