曽我部先生の新著『Pythonではじめる量子AI入門～量子機械学習から量子回路自動設計まで～』（エンジニア入門シリーズ）が8月21日に科学情報出版社より発売されます。
✒ 量子機械学習は、情報技術の未来を切り拓く存在として注目されています。古典機械学習では困難とされる暗号解読、創薬、大規模気候予測、環境エネルギー問題などの大規模データ解析において、画期的な速度と効果を発揮する可能性を秘めています。
✒ 本書は、量子コンピュータの基本原理から最新の研究進展、さらに機械学習との融合に至るまで、幅広くカバーしています。量子機械学習は、量子コンピュータの持つ並列処理能力と高速性を活かして、従来の機械学習技術の限界を超えることが期待されています。
✒ 本書では、Pythonという最も一般的なプログラミング言語を用いて、量子機械学習の実践的な応用方法を学ぶことができます。量子回路の設計から代表的な量子アルゴリズムの実装、さらにそれらを使った実際の量子機械学習タスクの解決まで、段階的に理解を深めることができるでしょう。
✒ 量子機械学習の優位性や古典機械学習技術との厳密な比較はまだ研究・検証が続いている難問です。したがって、本書はそのような論争を避け、「入門書」としての役割を重視して構成されています。
✒ 本書の内容は、様々な文献と著者自身の関連研究に基づいており、量子コンピューティングと機械学習の融合がどのように実現され、どのような成果をもたらすかに焦点を当てています。この一冊で、量子機械学習に関する基本的な知識と情報をある程度身につけることができるでしょう。
■詳細はこちら
https://www.it-book.co.jp/books/152.html
中山 舜民 助教授による著書「マンガでわかる 数理最適化」が、オーム社より5月24日に発売されます。
■内容紹介
マンガのストーリーで最適化の数式の意味（数学記号、計算式など）と具体的な例題で実務が学べる。
中学、高校の数学で関数の最大、最小を学習したのでないでしょうか。それが実務の何の役に立つとかというと利益は最大がよいし、損失は最小がよいのがわかります、つまりこれが最適化なのです。最適化は大学ではOR（Operations
Research）または経営科学という学問で勉強します。数学のレベルは大学1年で学ぶ線形代数がわかっていることが前提になります。とはいえ最大、最小のイメージがあれば複雑な計算を100％理解していなくても実践することはできます。
本書はマンガを使ってまず概要をつかみ、マンガを補う本文部分は実務に役立つ例題で数式は最小限でできるものを用意し、まずは苦手意識を取り除きます。近年はPythonで簡単にできるのでプログラムを作ろうとしますがその前にこの本を買って勉強していただければPythonによる最適化もスムースにできるようになります。
■このような方におすすめ
・情報・経済・経営系などの学部や学科の学生
・数学を選択しないで受験できるデータサイエンス学部の学生
・経営科学、OR（オペレーションズ・リサーチ）が苦手な学生
・施策の効果最大化（最大）やコスト削減（最小）に取り組むエンジニア・SEなど
■詳細はこちら
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274232008/
