到達目標

難しいことも逃げない精神
きっとその先に新しい世界が待っているから
一緒にあたらしい世界を覗き見て
一緒に新しい世界に挑戦して
一緒にその先の未来を見つめよう
高校生から大学生、高専生、大学院生、そして社会人
どこからでもどこまでも一緒に学ぶ仲間よ
ここに集え

Quantum Computing for You
The Second Chance!

Written by Masayuki OHZEKI
Sponsored by Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program
Online lecture series 2024/02/02, 02/09 and 02/16, 2/23 and 3/1
Planning series 2024/03/16 and 2024/03/23
Hybrid Symposium March 2024
Graduation Test 2024/05/23 and 2024/05/24

はじめに

東北大学の教員が時間を無視してわかるまでとことん語り尽くす
初めてのプログラミングでも初めての内容でも全て語る
それが量子コンピュータという新しい世界の扉でも
それが技術と産業を結びつける営みであったとしても
誰もが夢を抱き叶えることのできる未来社会を創造する
一人一人に寄り添いながら
それがQC4Uです

プロモーション動画

スケジュール

参加登録フォーム

https://forms.gle/cfR58MFFEFnUJmmN7
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 講義内容予定

学べる内容

量子コンピュータの動作原理
量子コンピュータの操作方法
Pythonのプログラミング基礎
高校生から始める線形代数の基礎
ニューラルネットワーク実践
線形回帰とカーネル法
量子変分回路と量子機械学習
 

第1回 量子コンピュータに触れる

1-1. プログラミング環境の準備
1-2. Pennlylaneの導入および紹介
1-3. 量子ビットを操る
1-4. IBM社製の量子コンピュータを操作する

第2回 機械学習も始めよう

2-0. 前回の復習
2-1. PyTorchの導入
2-2. ニューラルネットワークの仕組み
2-3. ニューラルネットワークによる回帰

第3回 量子回路をニューラルネットワークに

3-0. 重ね合わせの状態とエンタングルメント
3-1. 複数量子ビットの操作
3-2. 量子コンピュータを機械学習に組み込む
3-3. 量子機械学習の実行

第4回 量子機械学習で画像を扱う

4-1. MNIST分類
4-2. 画像生成

第5回 量子コンピュータで未来を予測しよう

5-1. 金融データの処理
5-2. 確率行列を学習する
5-3. 金融データ変動の予測

前回の様子

PR編

2023.12.22 公開型雑談生配信 Always with You
https://youtube.com/live/F8tjgSiyhfc?feature=share

講義編

2024.02.02 第1回オンラインリアルタイム配信(17:00-21:00予定)
https://youtube.com/live/Z2meh_d0cZ0?feature=share
2024.02.09 第2回オンラインリアルタイム配信(17:00-21:00予定)
https://youtube.com/live/SiqzBFw2o0g?feature=share
2024.02.16 第3回オンラインリアルタイム配信(17:00-21:00予定)
https://youtube.com/live/cLFQ0q7p36U?feature=share
2024.02.23 第4回オンラインリアルタイム配信(10:00-15:00予定)
https://youtube.com/live/-82tYu_qrK4?feature=share
2024.02.23 第4回2次会from沖縄!配信(20:30-22:30)
https://youtube.com/live/VdfIc4XXMzU?feature=share
2024.03.01 第5回オンラインリアルタイム配信(17:00-21:00予定)
https://youtube.com/live/ftiDi_yOumQ?feature=share

企画編

オンラインによるグループワークを実施
2024.03.16 1日目
13:00-
2024.03.23 2日目
13:00-

卒業試験

プレゼンテーションおよびデモンストレーションによる卒業試験
上位ランキングには卒業後の活動支援
2024.05.23 卒業試験初日
18:00-
2024.05.24 卒業試験2日目
18:00-

目標

アプリ開発+公開
展示会等の出展
量子コンピューティングEXPO 2024.5月
国際会議の登壇
国内学会のJr.セッション等への登壇
スタートアップ起業のシード作り

卒業後の支援

選抜されたチームはそれぞれ
量子スタートアップ創出支援
量子関連企業への転職紹介
量子アプリ開発支援
QX4Uの活動サポーターへの登用
等の支援を受けることができます

第1回・量子コンピュータに触れる

YouTube Live 2024/02/02 17:00-

オンラインリアルタイム配信で学ぶ量子コンピュータの利用法
今回は量子コンピュータの動作について
背景情報も押さえつつ
基本操作も学びつつ
次回から始まる本格利用に向けて準備をしましょう

IBM Qへの登録方法

https://www.ibm.com/quantumにて下部に移動して
Open PlanにあるSign up for IBM Quantumから登録しましょう

解説コード 




よくある質問

Q. qc.draw("mpl")がうまくできません。
A. Colabの場合には最初に!pip install pylatexencを実行してください。

プログラミングが初めてだとしても大丈夫
誰もが最初の時がある
どうせやるなら面白い題材で
ドキドキワクワクやってみよう
量子コンピュータを動かしてみよう!

 
量子コンピュータもPythonで

第2回・機械学習も始めよう



YouTube Live 2024/02/09 17:00-21:00(予定)

現状の量子コンピュータでできることとして
有名なのが量子機械学習です
量子コンピュータで複雑な変換ができるのであれば
それを機械学習に利用しようという試みです
それではまず機械学習を学んでみましょう
新しいことを学ぶと周りの技術も学ぶことが必要となります

解説コード 

動作を確認しながらの場合はOpen in ColabからGoogle Collaboratoryで「コピーをドライブに保存」のうえ実行してください。

新しい技術の使いどころと
既存の技術の限界

学んだ後にとことん同じことでも突き詰める
新しい技術を追い求めるだけではなく
はたと既存の技術についても見つめ直す
まだ伸びるところ伸びる限界のあるところ
それを見極めて新しい技術の価値を見出そう

第3回・量子回路をニューラルネットワークに

YouTube Live 2024/02/16 17:00-21:00(予定)

ニューラルネットワークでは関数のパーツとなるものを組み合わせて
非常に複雑な関数を生み出します
そのパーツとして量子回路を利用した場合に
より複雑な関数を生み出すことができるのではないでしょうか
その期待から量子機械学習という概念が生み出されました
量子機械学習始めてみましょう

解説コード 

動作を確認しながらの場合はOpen in ColabからGoogle Collaboratoryで「コピーをドライブに保存」のうえ実行してください。
最初はプログラミングなんて難しい
ニューラルネットワークなんて知らなかった
やってみても意味がわからなかった
でも何度も何度もやってみると
少しずつ慣れてきて
そんなに悪いものでもないかもしれない
わかるところまであと一歩

どんなに難しいと思ったことでも
繰り返しやればできるんだよ

第4回・量子機械学習で画像を扱う


YouTube Live 2024/02/23 10:00-16:00

機械学習のタスクには回帰と識別という2種類があります
前回までに会期をマスターしましたから識別を今回は挑戦します
そして画像データの最も有名なMNISTの識別まで挑戦してみましょう

解説コード 

動作を確認しながらの場合はOpen in ColabからGoogle Collaboratoryで「コピーをドライブに保存」のうえ実行してください。
今しばらくお待ちください


YouTube Live 2024/02/23 20:30-23:00

沖縄G1サミットを終えた大関先生と確率振幅さんがお送りする
2次会配信
ベールに包まれたふぁいふぁい
応用数学A/Bから登場する特異点君など
このプロジェクトは何だか大きくなりそうだ!

量子機械学習に未来はあるのか

技術の進歩は目覚ましいものがあります
今は難しいことだって
いつかは当たり前になるはず
かつてのニューラルネットワークもそうだったように
新しいことを始めるときには悩みはつきもの

第5回・量子コンピュータで未来を予測しよう

YouTube Live 2023/03/01 17:00-21:00 実施

確率分布を操る量子コンピュータ
それならば確率的な事象について真似をすることができる?
量子機械学習の適用先はそういうところにあるかもしれません
ということで金融データの変動を学習してみましょう

解説コード 

動作を確認しながらの場合はOpen in ColabからGoogle Collaboratoryで「コピーをドライブに保存」のうえ実行してください。
ngrokのtokenの用意も忘れずに。


確率とそしてエンタングルメント
量子コンピュータが操ることができるこの性質
その性質を持った対象に量子コンピュータを利用した
機械学習を適用する
これがひとつの方向性だろう

量子コンピュータの性質を知り
適切な対象に応用しよう