Doutor em Física Aplicada (Computacional) pelo Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da Universidade de São Paulo (USP), finalizado em 2023. Entre Janeiro de 2022 e Janeiro de 2023 realizou estágio de pesquisa BEPE-FAPESP na Universidade de Gante (Ghent University), Bélgica. É bacharel em Ciência da Computação (2015) pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), e possui mestrado em Física Aplicada (Computacional) pela Universidade de São Paulo (2018). Atua em pesquisas envolvendo Aprendizado de Máquina, Visão Computacional e computação científica em geral, abordando principalmente os seguintes temas: redes complexas, análise de textura, redes neurais e reconhecimento de padrões. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
Sensores e biossensores desempenham um papel crucial em vários campos, como diagnóstico precoce de câncer, detecção de vírus, contaminação em alimentos, água, etc. Com a intenção de desenvolver estratégias de detecção e diagnóstico precisas e econômicas, os pesquisadores exploraram o uso de técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. Embora essas abordagens tenham mostrado r…
Redes Neurais Artificiais (RNAs) e redes complexas estão em foco nos dias atuais devido aos avanços na inteligência artificial, no hardware dos computadores e o fenômeno de big data. Arquiteturas profundas de RNAs atuais tem atingido alto desempenho em problemas complexos, no entanto, devido à falta de conhecimento a respeito de seu funcionamento interno, são utilizadas como uma abordagem…
Sensores e biossensores desempenham um papel crucial em vários campos, como diagnóstico precoce de câncer, detecção de vírus, contaminação de alimentos, água, etc. Com a intenção de desenvolver estratégias de detecção e diagnóstico econômicas e precisas, os pesquisadores exploraram o uso de aprendizado de máquina e técnicas de visão computacional. As imagens obtidas dessas fontes possuem …
Visão computacional é uma das áreas mais difundidas dentro do aprendizado de máquina e onde a maioria das redes neurais artificiais profundas (ANNs) emergiram. Embora esses modelos alcancem resultados excelentes em grandes tarefas de visão, sua complexidade cada vez maior dificulta um melhor entendimento de seu funcionamento interno. Consequentemente, a maioria dos métodos de design e oti…
CV Lattes
ORCID