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Aprendizado de máquina quântico, algoritmos e resultados com Felipe Fernandes Fanchini

No Colóquio "Aprendizado de máquina quântico, algoritmos e resultados”, o professor Felipe Fernandes Fanchini apresenta conceitos de Aprendizado de Máquina Quântico, aplicações como análise de fala e desafios técnicos, destacando resultados recentes, com foco no panorama atual e nas perspectivas de avanço da área. Colóquio gravado em 26/06/2025. Felipe Fernandes Fanchini é professor na Faculdade de Ciências da Universidade Universidade Estadual Paulista (UNESP, Bauru, SP). Resumo/Abstract: Nesta palestra, apresentaremos um panorama do Aprendizado de Máquina Quântico, começando com os conceitos introdutórios do aprendizado de máquina clássico até a exposição de algoritmos quânticos. Iremos discutir modelos como redes neurais quânticas, classificadores variacionais e redes convolucionais quânticas, além de exemplos de aplicação, como o uso de fala em diagnósticos. Também abordaremos os principais desafios enfrentados pelos algoritmos variacionais, como barren plateaus e sensibilidade ao ruído. Por fim, iremos compartilhar alguns resultados recentes da literatura. Nosso objetivo é oferecer um panorama técnico sobre o estado atual e as perspectivas de desenvolvimento deste campo de estudo. Playlist dos Colóquios:    • Colóquios da Pós-Graduação 2024 e 2025   Inscreva-se no nosso canal e acompanhe as atividades do Instituto de Física Gleb Wataghin da UNICAMP. #AprendizadoDeMáquinaQuântico #AlgoritmosVariacionais #BarrenPlateaus #QuantumMachineLearning #VariationalAlgorithms #ColoquioPosIFGW #IFGWPLAY #IFGW #UNICAMP