CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Formou-se, em primeiro lugar da turma, como Bacharel em Ciências de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), Universidade de São Paulo (USP), em 2014. Recebeu o título de doutor do programa de Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP com bolsa FAPESP, em 2018. Durante o doutorado, desenvolveu estágio sanduíche na School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University, Tempe, EUA. Sua tese recebeu Menção Honrosa no 8 Prêmio Destaque USP na grande área Ciências Exatas e da Terra. Atualmente, é Diretor Técnico-Científico do Instituto Curvelo e Professor Colaborador da Divisão de Ciência da Computação (IEC), Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), em São José dos Campos/SP e docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional, linha de Ciência de Dados, em associação entre a Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) e o ITA. Atua principalmente nos seguintes temas: ciência de dados, aprendizado de máquina, redes complexas e sistemas complexos. (Fonte: Currículo Lattes)
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Redes complexas surgiram como um tópico unificador de sistemas complexos e como uma poderosa ferramenta de representação e abstração de dados, uma vez que são capazes de capturar relações espaciais, topológicas e funcionais entre os dados. Classificação de dados é uma tarefa de aprendizado de máquina da categoria de aprendizado supervisionado. As técnicas tradicionais de classificação con…
Através da representação computacional, as técnicas de aprendizado de máquina podem gerar modelos capazes de organizar o conhecimento existente ou ainda imitar o comportamento de um especialista humano nos domínios considerados. Técnicas tradicionais de classificação consideram apenas características físicas dos dados, tais como distância, similaridade ou densidade. Estes classificadores …
O presente projeto consiste em analisar ultrassonografias obstétricas utilizando extração de contornos através de transformada de wavelet. Tal projeto visa, inicialmente, facilitar a visualização do feto e, posteriormente, desenvolver ferramentas computacionais que, através dos contornos extraídos, possam ajudar os profissionais a detectar doenças e anomalias ou estimar características do…
Redes complexas são grafos que modelam sistemas naturais com topologia e dinâmica não trivial. As propriedades topológicas e a evolução destas redes fornecem informações a respeito dos sistemas que elas representam. Esta teoria pode ser aplicada na resolução de tarefas de aprendizado de máquina, por exemplo, na classificação de dados. A competição de partículas é um exemplo de mecanismo d…
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