1.量子計算技術概要と制約条件
（１）量子計算技術概要
　イ.組合せ最適化問題について
　ロ.量子計算技術について
　ハ.量子アニーリングについて

（２）制約条件
　イ.最大カット問題（基本の制約条件）
　ロ.自然数分割問題（方程式制約）
　ハ.NSP（方程式制約）
　ニ.AIモデルの性能評価（報酬とペナルティ）

２．コスト条件と応用演習
（１）コスト条件
　イ.巡回セールスマン問題（ワンホットとコスト条件）
　ロ.ナップサック問題（補助変数と不等式制約）
　ハ.クラスタリング（ワンホットとコスト条件）
　ニ.線形回帰（2進数表現）
　ホ.Qboost(分類器選択、正則化）

（２）応用演習
　イ.量子機械学習の考え方
　ロ.演習
　ハ.評価・解説
３．まとめ

≪担当予定講師≫
　　一般社団法人日本量子コンピューティング協会　 今村 功一