Graduando em Ciências da computação na Universidade Estadual de São Paulo- USP, campus São Carlos, onde desenvolve pesquisas na área de Matemática e Aprendizado de Máquina. Integra o Núcleo de Estudos de Matemática Olímpica (NEMO) e o Grupo de Estudos para a Maratona de Programação (GEMA). Tem participações e premiações em olimpíadas científicas nacionais e internacionais, como a International Mathematics Competition for University Students (IMC), a Competencia Iberoamericana Interuniversitaria de Matemáticas (CIIM), a International Collegiate Programming Contest (ICPC) e a Olimpíada Brasileira de Matemática (OBM). (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) |
Os métodos de gradiente estocástico mais bem sucedidos em aprendizado profundo possuem uma característica incremental e são executados, no caso de grandes conjuntos de dados de treino, em múltiplas Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). É comum a divisão do grande conjunto de dados de treino em mini-batches, cada qual contendo um subconjunto desses dados de modo a manter computacionalm…
O objetivo e iniciar a pesquisa sobre a geometria discreta de curvas do ponto de vista da teoria de singularidades.(AU)
| 2 | Bolsas no país concluídas |
| Processos vinculados | |
CV Lattes
ORCID