Heena Gupta / P. Margaret Savitha / Vinay M.
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A convergência da computação quântica e da aprendizagem automática assinala uma das mudanças mais profundas na história da computação. À medida que os algoritmos clássicos começam a ficar sobrecarregados com o peso da complexidade dos dados, da dimensionalidade e das exigências energéticas, a aprendizagem automática quântica (QML) surge não só como uma atualização tecnológica, mas também como um salto concetual. Este livro, Quantum Machine Learning: Bridging Qubits and Algorithms for the Next AI Revolution', nasce da convicção de que o futuro da inteligência artificial reside na lógica emaranhada dos sistemas quânticos e na inteligência adaptativa dos algoritmos de aprendizagem. A viagem para a QML não tem apenas a ver com computação mais rápida ou física exótica - tem a ver com repensar a forma como as máquinas aprendem, raciocinam e evoluem. Os sistemas quânticos oferecem um substrato radicalmente diferente para o processamento de informação: um que é probabilístico, paralelo e inerentemente de elevada dimensão. Quando combinados com os princípios da aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, estes sistemas podem desbloquear novas capacidades de reconhecimento de padrões, otimização, modelação generativa e tomada de decisões.
