Estou cursando um Mestrado em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados no ICMC - USP, financiado pela FAPESP. Minha pesquisa envolve o uso de Redes Neurais Gráficas e dados de fMRI. Atualmente, estou em um estágio na Carnegie Mellon University, apoiado pelo programa BEPE-FAPESP. Sou graduada em Engenharia Mecatrônica pela Universidade de São Paulo, Câmpus de São Carlos, onde recebi uma Bolsa de Pesquisa da FAPESP por dois anos. Durante esse período, estudei a singularidade no deep learning em colaboração com a Michigan State University (MSU).Áreas de interesse: Aprendizado de máquina aplicado a doenças relacionadas ao cérebro / biometria / IA generativa. (Fonte: Currículo Lattes)
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A ciência tem buscado ferramentas que possam auxiliar no diagnóstico precoce de doenças, em especial transtornos do desenvolvimento infantil. O estudo e diagnóstico de transtornos psiquiátricos se beneficiam de ferramentas como a ressonância magnética funcional (fMRI), que possibilita capturar a ativação cerebral por meio do contraste BOLD. No entanto, esses dados são complexos e ferramen…
A Teoria de Singularidades é um ramo da Matemática cujas ferramentas e técnicas tem sido aplicada em vários ramos da ciência e tecnologia incluindo robótica, veículos autônomos, computação gráfica, processamento de imagens, e estrutura de redes. Neste projeto objetivamos desenvolver um estudo das ferramentas e técnicas da Teoria de Singularidades e Matemática Aplicada que tem sido recente…
A ciência tem buscado ativamente ferramentas para auxiliar no diagnóstico precoce de doenças, incluindo transtornos psiquiátricos. A ressonância magnética funcional (fMRI) surgiu como uma ferramenta valiosa para estudar e diagnosticar esses transtornos, permitindo a observação da ativação cerebral por meio do sinal BOLD. No entanto, os dados de fMRI são inerentemente complexos, e o aprove…
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