Leonardo Rosa Amado

Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2014), mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2017) e doutorado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2021). Realizou PosDoc com bolsa da empresa SAP em dois projetos, e como PosDoc pela PUCRS atuando no centro de ciência de dados. Atuou como professor PUCRS-online da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Finalmente, trabalhou como PJ para ALANA AI, coordenando equipes de doutores a realizarem pesquisa em modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, é professor (Lecturer and Researcher) na University of Aberdeen. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em IA, focando em aprendizado de máquina, aprendizado por reforço, técnicas de planejamento automático.

Informações coletadas do Lattes em 08/01/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2017 - 2021

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: Combining Learning and Symbolic Planning for Robust Goal and Plan Recognition
, Ano de obtenção: 2021. Felipe Rech Meneguzzi. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Goal Recognition; Plan Recognition; Auto-encoders; Machine Learning.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Mestrado em Ciência da Computação

2015 - 2017

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: Applying deep learning techniques in reinforcement learning, Ano de Obtenção: 2017
Felipe Rech Meneguzzi.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Graduação em Ciência da Computação

2011 - 2014

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: Reinforcement learning applied to gaming
Orientador: Felipe Rech Meneguzzi

Ensino Médio (2º grau)

1999 - 2010

Colégio Marista Roque

Pós-doutorado

2022 - 2023

Pós-Doutorado. , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

2022 - 2022

Pós-Doutorado. , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

2021 - 2022

Pós-Doutorado. , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Participação em eventos

34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). LatRec: Recognizing Goals in Latent Space (Student Poster). 2019. (Congresso).

Participação em bancas

Aluno: Pedro Fratini Chem

C. Pedro; MENEGUZZI, FELIPE; R. M. Soraia;AMADO, LEONARDO. Identifying Final Intent in Chat Conversations as Goal Recognition. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Produções bibliográficas

AMADO, LEONARDO ; MENEGUZZI, FELIPE . LatRec: Recognizing Goals in Latent Space (Student Abstract). Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence , v. 34, p. 13747-13748, 2020.
AMADO, LEONARDO ; MENEGUZZI, FELIPE . Q-Table compression for reinforcement learning. KNOWLEDGE ENGINEERING REVIEW (ONLINE) , v. 33, p. e22, 2018.
AMADO, L. R. ; Mirsky R. ; MENEGUZZI, FELIPE . Goal Recognition as Reinforcement Learning. In: 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2022, Virtual. 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Palo Alto, CA 94303, USA: AAAI Media Contact, 2022. v. 36.
AMADO, LEONARDO ; PALUDO LICKS, GABRIEL ; MARCON, MATHEUS ; FRAGA PEREIRA, RAMON ; MENEGUZZI, FELIPE . Using Self-Attention LSTMs to Enhance Observations in Goal Recognition. In: 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020, Glasgow. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020. p. 1.
AMADO, LEONARDO ; AIRES, JOAO ; MAGNAGUAGNO, MAURICIO ; GRANADA, ROGER ; MENEGUZZI, FELIPE . Goal Recognition in Latent Space. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018. p. 1.
AMADO, L. R. ; AIRES, JOAO ; FRAGA PEREIRA, RAMON ; MAGNAGUAGNO, MAURICIO ; GRANADA, ROGER ; MENEGUZZI, FELIPE . An LSTM-Based Approach for Goal Recognition in Latent Space. In: AAAI 2019 Workshop on Plan, Activity, and Intent Recognition (PAIR), 2018, Honolulu. CoRR, August 2018, 2019. v. abs/18. p. https://dblp.un.
AMADO, LEONARDO ; FRAGA PEREIRA, RAMON ; MENEGUZZI, FELIPE . Combining Learning and Symbolic Planning for Robust Goal and Plan Recognition. In: AAAMAS 21, 2021. AAMAS '21: Proceedings of the 20th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems.
AMADO, L. R. ; Mirsky R. ; MENEGUZZI, FELIPE . Learning Goal Recognition Models using Human Examples 2022 (Workshop Paper).
AMADO, LEONARDO ; AIRES, JOAO ; FRAGA PEREIRA, RAMON ; MAGNAGUAGNO, MAURICIO ; PALUDO LICKS, GABRIEL ; GRANADA, ROGER ; MENEGUZZI, FELIPE . LatRec+: Learning-based Goal Recognition in Latent Space (Demo). 2020 (Demo) .
GRANADA, ROGER ; PEREIRA, RAMON FRAGA ; MONTEIRO, J. ; AMADO, L. R. ; Barros, R. ; Ruiz, D. ; MENEGUZZI, FELIPE . Hybrid Activity and Plan Recognition for Video Streams (Demo). 2020 (Demo) .
AMADO, L. R. ; AIRES, JOAO ; FRAGA PEREIRA, RAMON ; MAGNAGUAGNO, MAURICIO ; GRANADA, ROGER ; PALUDO LICKS, GABRIEL ; MENEGUZZI, FELIPE . LatRec: Recognizing Goals in Latent Space (Demo). 2019 (Demo) .
AMADO, L. R. ; MENEGUZZI, FELIPE . Q-Table Compression for Reinforcement Learning. 2017 (Poster) .

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor PUCRS-ONLINE, Carga horária: 7

Outras informações:
Professor do PUCRS Online, provendo uma aula sobre aplicações de inteligência artificial para negócio.

2022 - 2023

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista no centro de ciência de dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2021 - 2022

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista da SAP, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2023 - 2023

ALANA AI

Vínculo: PJ, Enquadramento Funcional: Research Assistant, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2023 - Atual

University of Aberdeen

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Lecturer and Researcher, Carga horária: 37, Regime: Dedicação exclusiva.