【中止】量子アニーリング等イジングマシンの組合せ最適化問題への活用

33,000 円(税込)

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、コンビニ払い

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開催日 13:00 ~ 15:30 
締めきりました
主催者 株式会社 情報機構
キーワード 情報技術   応用物理一般
開催エリア 全国
開催場所 お好きな場所で受講が可能

はじめて量子アニーリング等イジングマシンを学ぶ人にもわかりやすく解説!

セミナー講師

 多和田 雅師 先生  
 早稲田大学グリーン・コンピューティング・システム研究機構 主任研究員(研究院准教授)博士(工学)

セミナー受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】1名33,000円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき22,000円

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】1名38,500円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき27,500円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

セミナー趣旨

  実社会において解くことでメリットがある問題の多くは組合せ最適化問題と呼ばれます。
  この講座では組合せ最適化問題を量子アニーリング等イジングマシンを使って解くための基礎知識・具体的な手順・最適化のコツを分かりやすく解説します。

習得できる知識

・量子アニーリング等イジングマシンが研究され発展してきた経緯が学べます
・量子アニーリング等イジングマシンを組合せ最適化問題にどのように活用するか具体的な手順を学べます
・イジングモデルの構成のコツや量子アニーリング等イジングマシンに関する研究事例を学べます

セミナープログラム

1.はじめに
 1.1 組合せ最適化問題の概要
 1.2 解法の紹介
2.量子アニーリング等イジングマシン活用の背景
 2.1 量子アニーリング等イジングマシン
 2.2 量子アニーリング等イジングマシンを用いる流れ
3.組合せ最適化問題への活用方法
 3.1 イジングモデルの構成
 3.2 ハイパパラメタ
4.量子アニーリング等イジングマシンの研究事例
 4.1 ビット幅・ダイナミックレンジの削減
 4.2 ハイブリッド形式の活用
5.今後の課題
(質疑応答)