第3回では、量子機械学習の応用としてQCNN（量子畳み込みニューラルネットワーク）を取り上げます。古典的なCNNの構造を踏まえつつ、量子版の畳み込み・プーリング・測定の仕組みを解説します。ZFeatureMapによるデータの量子エンコーディングから、量子畳み込み・量子プーリングの動作、さらには学習・評価までをColab環境で実装し、量子モデルが持つ正則化的効果（過学習抑制）の可能性にも触れます。量子×AIの融合領域を、理論と実装の両面から深く理解できる内容です。 スライド https://docs.google.com/presentation/d/1eOuTv35H5UmeTofxKRLpu92Vxn4gX2Mv9CZX8QIQ7ec/edit?usp=sharing 演習 https://colab.research.google.com/drive/19qkXQWb7bLX3uDrFyirI0EoWi4gRJ6SW?usp=sharing