「量子コンピュータによる機械学習」読書会 |12>

概要

若干進度に差異がありますが、5月17日に開催される回 とほぼ同一内容です。
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。 量子コンピュータの基礎と機械学習の基礎も教科書に書かれているので、通常の機械学習は知っているが量子コンピュータのことは知らない、あるいは量子力学は知っているが機械学習は知らないという方でも参加できます。

テキスト

　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。

この本は「Supervised Learning with Quantum Computers」
https://www.springer.com/gp/book/9783319964232 の日本語訳です。

今回の内容

P.73 グラフィカルモデル

進め方

この読書会はオンラインでスカイプをもちいて開催します。 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。 基本的には主催者が教科書を音読し、それに対する説明をする、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。

毎週木曜日の21:00~22:00の開催を想定しています。

参加方法

参加する方はconnpass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。

注意点

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すので、前提ではありませんが、線形代数の基礎知識（例えば行列の固有値、固有ベクトルの計算）は必要です。また読み終わるまでに数か月~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。

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。