Atualmente é estudante de doutorado em Física Aplicada (Computacional) pela Universidade de São Paulo, Instituto de Física de São Carlos. Entre Janeiro de 2022 e Janeiro de 2023 realizou estágio de pesquisa na Universidade de Gante (Ghent University), Bélgica, com bolsa BEPE-FAPESP. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (2015) e 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)
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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…
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…
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