Quantum Machine Learning

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Overview pratica al Quantum Machine Learning

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Il corso di Quantum Machine Learning (QML) è ideato per dare una overview pragmatica su questa emergente branca della Computer Science. Partiremo introducendo in modo generale i concetti fondativi di questo ambito di ricerca, dai singoli effetti della meccanica quantistica che vengono in nostro aiuto, sino alle scoperte hardware che hanno portato alla creazione dei chip quantistici per come oggi li conosciamo e li possiamo usare. Il corso comprenderà quattro esempi pratici di come usare un computer quantistico per il machine learning, spiegando per ognuno di essi sia la parte teorica che il codice per effettivamente allenarli. Copriremo degli esempi di supervised e unsupervised learning, feature selection e imaging, il tutto usando la piattaforma D-Wave Leap, che ci fornisce l’uso di un minuto mensile di computazione quantistica in cloud gratuitamente. Completerà il corso un test a risposte multiple ed un final project, anch’esso ideato per fornire delle basi pratiche su cui ancorare possibili sviluppi futuri.

Calogero Zarbo

Calogero Zarbo è un ricercatore di biologia computazionale, che lavora su Medicina di precisione, Drug Discover & Relocation. Come appassionato di tecnologie all’avanguardia, ha lavorato al Quantum Computing, portando questo argomento all’attenzione degli Stati Uniti e della FDA presso NCTR Lab. Come hobby personale, lavora su una serie di applicazioni di deep learning utilizzando anche tecnologie blockchain come BigChainDB. Al momento, lavora in Docebo JSC e ha co-fondato la società Algoritmica.ai, il cui prodotto si basa sull’analisi predittiva del rischio dei portafogli di prestiti utilizzando il Deep Learning applicato al più grande database europeo.

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