Daniel Trevisan Bravo

Atualmente atuo como docente nos cursos de Informática da FIAP e do Ibmec, em disciplinas relacionadas à programação em Python e Data Science. No que tange à formação acadêmica, possuo GRADUAÇÃO em Ciência da Computação pela Universidade do Oeste Paulista (2001), MESTRADO em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), área Informática (2006) e DOUTORADO em Informática e Gestão do Conhecimento pela UNINOVE (2019). Atuei como Cientista de Dados na Claro Brasil e como Desenvolvedor e Pesquisador em Visão Computacional no projeto LYSA - Cão Guia Robô, idealizado pela startup VixSystem. No projeto, explorei técnicas de Machine Learning para a detecção de objetos (possíveis obstáculos do robô) em vídeos. Dentre os frameworks que foram utilizados, destacam-se o Tensorflow e o YOLO. Alguns modelos foram treinados em nuvem, utilizando a biblioteca SageMaker da AWS, e depois convertidos no formato TFLite para a execução embarcada em uma Raspberry Pi. Fui professor da Universidade Nove de Julho (UNINOVE) e outras instituições de ensino na Capital Paulista, onde lecionei disciplinas relacionadas à Computação Gráfica, Linguagens de Programação e Estrutura de Dados. Tenho experiência docência de mais de 20 anos na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computação Gráfica, Processamento de Imagens, Inteligência Artificial (Machine Learning), Ciência de Dados e Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem/animação 3D, processamento e análise de imagens digitais, visão computacional, sistemas inteligentes, aprendizagem de máquina e desenvolvimento de sistemas de informação. (Fonte: Currículo Lattes)