O machine learning em computadores clássicos está
revolucionando o mundo da ciência e dos negócios. No entanto, o alto custo
computacional do treinamento dos modelos impede o desenvolvimento e o escopo do
campo. A área de machine learning quântico explora como desenvolver e
implementar um software quântico que permita uma execução do machine learning
mais rápida, comparada aos computadores clássicos. Nesta palestra veremos os
avanços bibliotecas e oportunidades de aplicação do machine learning quântico.
Palestrante:
Dr Leonardo Forero: possui graduação em engenharia eletrônica - Universidade Pontifícia Bolivariana
(2002), mestrado em engenharia de telecomunicações pela Universidade Federal
Fluminense (2009) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013). Atualmente é pesquisador da
Pontifícia Universidade Católica do Rio e professor do BI-Master da PUC-Rio.
Tem experiência na área de inteligência artificial, atuando principalmente nos
seguintes temas: NLP, neural network, glottal, pathology e recognition voice.
Possui 8 anos de experiência como supervisor, gerente e coordenador em projetos
P&D.
Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco
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