レポート：TensorFlow Quantum が実現する「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」とは？
2022年4月20日
AI・量子計算技術研究会主催
AI・量子計算技術研究会では、人工知能と量子コンピュータをテーマにした最新技術動向について調査研究を行い、情報発信を行っています。
今回は量子古典ハイブリッド機械学習のためのライブラリである「TensorFlow Quantum（TFQ）
」をテーマに、Google Cloud Japanより、中井悦司氏を講師にお招きし、「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」の考え方、それを実現する TensorFlow Quantum の役割などをご紹介いただきました。
はじめに、量子コンピュータのしくみとして、量子回路のことから、高速性・優位性について説明し、その後TensorFlow Quantumについて、デモを用いながら、わかりやすく解説いただきました。
聴講者からは、「モヤモヤしていた量子コンピュータの優位性に関しての感触を掴む事が出来た」、「量子機械学習のメリット、デメリット、展望がわかりやすく簡潔にご紹介いただけた」など、好評の声をいただきました。
概要
| 日 時 | 2022年 4月14日（木）15:00～16:30 |
|---|---|
| 会 場 | オンライン（zoomウェビナー予定） |
| 対 象 | SAJ会員・一般 |
| 参 加 | 13社／17名 |
プログラム
| 15:00～15:05 | 開会挨拶（5分） |
|---|---|
|
15:05～16:30 |
TensorFlow Quantum が実現する「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」とは？
講師：中井 悦司 氏 講演概要： TensorFlow Quantum は、量子コンピューターを活用した「量子機械学習」を実現するためのフレームワークです。Google が開発を進める量子コンピューターの概要から始まり、量子回路とニューラルネットワークを組み合わせた「量子・古典ハイブリッド機械学習モデル」の考え方、それを実現する TensorFlow Quantum の役割などをご紹介いただきました。 |
講師略歴
| 中井 悦司 氏 Google Cloud Japan Solutions Architect |
|---|
| 2016 年より、Google Cloud の Solutions Architect として、Google Cloud ユーザーの技術支援と技術情報の発信を中心に活動しています。主な著書は、「[改訂新版]IT エンジニアのための機械学習理論入門」「TensorFlow とKeras で動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み」など。 |
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