CV Lattes
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Atualmente, é Professor Adjunto no Departamento de Ciência da Computação (CIC) da Universidade de Brasília (UnB). Obteve o título de Doutor (2016) em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos-SP, com período sanduíche (2014-2015) na University of California, Davis (UC Davis), em Davis, Califórnia, Estados Unidos. Obteve o grau de Mestre (2011) e Bacharel (2009) em Ciência da Computação pela Faculdade de Computação da Universidade Federal de Uberlândia. Foi Professor Substituto (2016-2017) no Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Lavras (UFLA), em Lavras-MG. Suas áreas de pesquisa compreendem aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visualização de dados e visão computacional. Coordena o projeto de extensão "Maratona de Programação no Distrito Federal", além de ser um dos técnicos das equipes do CIC/UnB na Maratona SBC de Programação e no International Collegiate Programming Contest (ICPC). É membro da Sociedade Brasileira de Computação e do IEEE. (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto de doutorado objetiva empregar técnicas de Visualização de Informação e Visualização Multidimensional para apoiar aclassificação taxonômica de microalgas verdes de água doce. Tais organismos possuem uma taxonomia problemática devido àsvariações nas características de uma mesma espécie que também são associadas a outras espécies de algas, introduzindo erros naclassificação man…
A classificação taxonômica de microalgas verdes de água doce é uma tarefa extremamente problemática, devido às incosistências na taxonomia. O procedimento manual efetuado pelos biólogos/taxonomistas, caracterizado pela análise de observações em microscópio, é complexo, meticuloso e requer grande conhecimento técnico. Neste sentido, as técnicas de mineração visual de dados e de reconhecime…
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