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１．はじめに 私は普段、IT企業の企画系部門で仕事をしています。以前はアプリケーションエンジニアとして現場に入っていましたので、それなりの開発経験もあります。 これまで、業務に関する学習は当然のことながら、資格試験はIT/非ITに関わらず40以上の合格実績があり、継続的な「学び」についてはそれなりに実践してきたと思っています。 今回、「新人エンジニアにすすめたい勉強法」というアドベントカレンダーがありましたので、過去を振り返りながら「学び」や「勉強法」についての考え方などを、皆さまと共有させていただきたいと思います。どこまで共感いただけるかわかりませんが、皆様の取組みにおいて少しでもお役に立てば幸いです。 ２．なぜ学びが必要なのか？ 最初に「学び」の必要性について確認します。ここでは、ギャラップ社が提唱する次の方程式をお借りして考えてみたいと思います。 強み ＝ 才能 × 投資 社会人とし

#はじめに IBMのQiskitを使った量子テレポーテーションの実験をしてみたいと思います。 理論的な説明は難しいので、今回は実際に回路を作ってシミュレータで動かすことを目標にします。 「理解するより、まず先にやってみよう」ということですね。 それでは、始めていきましょう。 Qiskitとは IBM社の量子コンピュータである「IBM Q」を実際に動かすことができるPythonのOSSです。 シミュレータ機能も含まれているため、量子プログラミングを実践できます。 IBM Q Experience上で、誰でもすぐに使えます。 Qiskit Community 紹介 Qiskitの学習を行う場合、QiskitのCommunityに参加するとよいです。 https://qiskit.org/ https://github.com/qiskit-community 中でもSlackのコミュニティでは

#はじめに 最近、量子コンピュータの話題が増えてきており、たとえば日経新聞では取り上げられる機会が増えているように思います。 Googleが量子超越の実証を発表したり、暗号基盤の危機かもしれないと話題になったりといったことで、興味を持つ方が増えてきていると思います。 量子コンピュータの理解を深めるためには、実際に触ってみるのが一番の近道だと思います。 そして、そのひとつが量子プログラミングです。 しかしながら、どうにも馴染みのない言葉やら何やらが多い・・・。 そこで今回、マルレクの教材を使った学習を行うことにしました。 ここでは、マルレクの教材に沿って進める中で出てきた私の素朴な疑問とトラブルシューティングを整理しておきたいと思います。 #対象者 量子コンピュータの基本を学習しながら、量子プログラミングをやってみたい方。 #前提 量子プログラミングの入門として以下を利用します。 マルレク「

はじめに JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 の受験体験記です。 2019年11月9日に行われました。 いわゆるG検定です。 問題の具体的な内容は書けないので、おおざっぱな話です。今後の受験対策にもどうぞ。 学習プロセスでまとめたキーワード等はこちら（【資格試験対策】ディープラーニングG検定【キーワード・ポイントまとめ】）です。 受験結果 ＜合格＞しました。 以下の情報は、合格を目指すうえで少なからず参考になると思います。 受験直後の所感 ＆ 受験時の注意事項 実績として、226問を完答した時点で30分弱の残り時間。（わからない問題は積極的に飛ばした） 欲張って「この問題をチェックする」（後でチェックするためのチェックボックス）をつけると確実に時間が足りないため、回答しながらチェックする問題を精査しながら進めた方がよい。 精査のポイントは、回答の選

※ 継続的に更新のため移設しました。 はじめに ディープラーニングG検定に向けた情報整理を行う。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 構成はシラバスに従い、該当項目には「📘」を付す。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #3 シラバス 参考図書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 【参考】模擬テスト Study-AI G検定 模擬テスト 注意事項！ 自分自身の知識の確認と整理を目的に作成しています。 テスト前のキーワード確認などでご活用ください。 この記事だけで十分な知識をつけることはできませんので、必ず公式テキスト等を活用して自ら学習を行うようにしてください。 １．📘人工知能（AI）とは（人工知能の定義） AIの定義 専門家の間で共有されている定義はない。 人工知能であるかどうかは「

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 先日、Googleから量子超越を実証したという論文がnatureに掲載され、関連して応用利用への期待や暗号化基盤の危機について取り上げられることが多くなりました。これを機会に量子コンピュータについて勉強してみようという方も多いかと思います。 私は約１年前から量子コンピュータに関する某研究会に参加しており、通常業務の傍ら量子コンピュータの理解を少しずつ進めてきました。その中でいろいろな書籍等を見てきましたので、どのような順序で読めばわかりやすいかを紹介したいと思います。 学習の一助になれば幸いです。 対象者 まずは量子コンピュー