日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College Graduate School of Artificial Intelligence and Science
Course Code VR486
Theme・Subtitle
Class Format HyFlex
Class Format (Supplementary Items)
Campus Lecture
Campus Ikebukuro
Semester Fall semester
DayPeriod・Room Fri.5
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Credits 2
Course Number AIR6403
Language Others
Class Registration Method Course Code Registration
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations
Acceptance of Other Colleges 履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。
Course Cancellation -(履修中止制度なし/ No system for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy 各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針(DP)や教育課程編成の方針(CP)に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。
Notes

【Course Objectives】

In this class, we will learn about quantum computers, which are considered to be important technologies for the future of artificial intelligence and data science. Starting from the basics of quantum mechanics, we will learn the basics of quantum computing, introduce quantum annealing as an advanced topic, and experience the execution of quantum computing in a hands-on format. The goal is to understand the difference between classical and quantum computers and to gain knowledge on the latest topics.

【Course Contents】

In the first half of the class, we will explain the introduction to quantum mechanics without assuming undergraduate knowledge of physics. This part will be a lecture in English. In the latter half of the class, we will give a lecture on the basics of quantum computers, running quantum computers in a hands-on format, quantum annealing, and key issues in the industrialization of quantum computers.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 量子力学への入門1
2 量子力学への入門2
3 量子力学への入門3
4 量子力学への入門4
5 量子力学への入門5
6 量子力学への入門6
7 量子力学への入門7
8 量子力学への入門8
9 量子コンピュータ入門
10 Amazon Braketで量子コンピュータに触れてみよう
11 ちょっと変わった量子力学の利用法:量子アニーリング
12 量子アニーリングの利用方法
13 世の中を変えるコスト関数を作ってみよう
14 最適化してどうなる?現実と理想、量子コンピュータの産業化に向けて

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

微分方程式、線形代数、ベクトル解析の初歩について数理科学概論などで事前に学習しておくと、本授業の理解度は高まる。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
平常点 (In-class Points)100 授業への参加度、リアクションペーパー(100%)
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

なし/None

【参考文献 / Readings】

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

【注意事項 / Notice】