日本語 English
開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
科目設置学部/ CollegeCollege |
人工知能科学研究科/Graduate School of Artificial Intelligence and ScienceGraduate School of Artificial Intelligence and Science |
科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VR486/VR486VR486 |
テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
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授業形態/ Class FormatClass Format |
ハイフレックス/HyFlexHyFlex |
授業形態(補足事項)/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
金5・4403/Fri.5・4403 Fri.5・4403 |
単位/ CreditCredit |
22 |
科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
AIR6403 |
使用言語/ LanguageLanguage |
その他/OthersOthers |
履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
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。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。 |
先修規定/ prerequisite regulationsprerequisite regulations |
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他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance 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。 |
履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
-(履修中止制度なし/ No system for cancellation) |
オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship 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。 |
備考/ NotesNotes |
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テキスト用コード/ Text CodeText Code |
VR486 |
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.
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.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
本授業では、人工知能およびデータサイエンスの未来を考える上で重要な技術と考えられている量子コンピュータについて学ぶ。量子力学の基礎からスタートし、量子計算の基礎を学び、発展的な話題として量子アニーリングを紹介し、そして量子計算の実行をハンズオン形式で体験することも行う。古典的な計算機との違いを基礎から理解すること、および最新の話題についての知見を得ることを目標とする。
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.
授業の前半では、量子力学への入門についての解説を、物理学の基礎知識を前提にせずに行う。なお、本パートは英語での講義となる。授業の後半で、量子コンピュータの基礎についての講義、ハンズオン形式による量子コンピュータの体験、そして量子アニーリング、量子コンピュータの産業化における課題の解説を行う。
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.
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 |
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
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。
種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
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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) | ||
なし/None