Felipe Kenji Nakano

Possui graduação em Bacharelado em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (2016), e Mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de São Carlos (2018) focado em Aprendizado de Máquina, e doutorado em Ciências Biomédica, com ênfase em Ciência e Tecnologia, em andamento na Katholieke Universiteit Leuven KULAK Bélgica. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente com os temas Aprendizado de Máquina, Classificação Hierárquica, Classificação Múltirrótulo, Deep Learning, Active Learning e Process Mining. Mais especificamente, projetos recentes estão focados na aplicação de métodos em áreas biológicas como Classificação Hierárquica de Elementos Transponíveis, assim como na construção de modelos preditivos em Unidades de Tratamento Intenso (UTI) aplicados ao diagnóstico de fraqueza muscular adquirida na UTI. (Fonte: Currículo Lattes)