個人的に興味があり、量子コンピュータや人工知能について色々勉強しているので、自分自身の備忘録や知識の整理がてら、色々と書いていきます(基本このページは参考文献集。何かネタがあれば、別途、書いてリンクする予定)。既存のフレームワークを使えるようになるだけでなく、できるだけ仕組みや原理についても理解していきたいと思います(最終的には、量子機械学習の新たなフレームワークを開発したい!)。参考までに難易度を5段階で付けていますが、現時点での私の感覚で付けたものであり、進捗により変化する可能性もありますし、難易度が低いからと言って、内容が陳腐だとか役に立たないという事ではありません。AIや量子コンピュータを勉強していこうという人なら誰でも。PythonC言語とかシェルスクリプトばかり書いてきたので、あまりPythonにはなじみがなく(読めば大体理解はできますが)、勉強しています。**【読了】**[公式のチュートリアル](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/)<br>難易度:★☆☆☆☆<br>ここを一通り理解すればあとは実践あるのみ。工学部出身ですし、高校数学レベルであれば(細かい公式はともかく)理解できるレベルですが、とりあえず、さらに専門的な内容を理解するため、必要に応じて勉強していきます。ディープラーニングの数学](https://www.amazon.co.jp/dp/4296102508/)、***【読書中】***[人工知能プログラミングのための数学がわかる本](https://www.amazon.co.jp/dp/B079TLRZ8K/)難易度:★★☆☆☆どちらかを取っ掛かりとして読めば良いかな。Unlimitedで読めるので、入ってる人はおススメ。Amazonレビューはあまりよくないが、下記の「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」で参考文献に挙げられている。[数学検定](https://www.su-gaku.net/suken/)取るなら1級を目指す。[統計検定](http://www.toukei-kentei.jp/)通常の試験(1級~)とは別に、まだ正式には始まっていないが、[「データサイエンス基礎」](http://www.toukei-kentei.jp/about/grade11/)、[「データサイエンス発展及び応用」](http://www.toukei-kentei.jp/about/grade12-13/)という試験も準備中らしい。使い方、それらを使った統計的なデータ分析についての本。Kaggle](https://www.kaggle.com/learn/overview)<br>[Kaggle](https://www.kaggle.com/)の提供している、チュートリアル的な内容で、Pythonの基礎からML/DL等の応用まで、色々提供されている。http://www.deeplearningbook.org/<br>[深層学習](https://www.amazon.co.jp/dp/4048930621/)の原著がオンラインで無料で読める。https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/downloads/<br>通称、[PRML](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/)の原著が、PDFでダウンロードできる。[機械学習](https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/)<br>佐久間教授による講義。G検定<br>-2019/11に受験予定。+~~2019/11に受験予定~~無事合格しました!。**【読了】**[量子コンピュータが人工知能を加速する](https://www.amazon.co.jp/dp/B01MRWW1PD/)<br>難易度:★★☆☆☆<br>アニーリング方式の量子コンピュータの原理について易しく解説しています。個人的には、人工知能への応用についての説明が物足りなかった。Information](https://www.amazon.co.jp/dp/1107002176/)<br>+バイブル?的な教科書。Dojo](http://dojo.qulacs.org/ja/latest/#welcome-to-quantum-native-dojo)<br>難易度:★★★★★<br>[Qunasys社](https://qunasys.com/)が公開している、量子ゲート方式について、原理から応用まで解説した本格的な内容。Academy](https://aiacademy.jp/)で受講可能な無料講座。<br>量子コンピューターの基礎的な理論とPythonを用いた実装([MDR株式会社](https://mdrft.com/)が開発している、[Blueqat](https://github.com/Blueqat/Blueqat)を利用)を体験できる。Academy](https://aiacademy.jp/)で受講可能な量子コンピュータに関する講座だが、こちらは有料。[量子コンピュータ情報サイト](https://quantum.fixstars.com/)<br>難易度:★★★★☆<br>[Fixstars社](http://quantumcomp.fixstars.com/)が公開している情報サイト。現時点では、量子アニーリング方式の説明が中心。