Bacharel em Física pela UNESP de Rio Claro, tendo experiência nas áreas de relatividade, mecânica quântica e dinâmica não linear. Também é bacharel em Física Médica pela FFCLRP da USP tendo sido bolsista de iniciação científica FAPESP (2024/04927-6) na área de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Explicável, em 2025 deu inicio ao mestrado no programa de pós-graduação em Física Aplicada à Medicina e Biologia (FAMB) da mesma instituição novamente como bolsista da FAPESP (2025/13249-4) com foco na aplicação e desenvolvimento de algoritmos de XAI voltados para interpretação de decisões de Redes Neurais Convolucionais em imagens médicas. (Fonte: Currículo Lattes)
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O presente projeto propõe o desenvolvimento de um novo algoritmo de inteligência artificial (IA) explicável baseado em algoritmos genéticos, voltado para a interpretação das decisões de redes neurais convolucionais aplicadas à classificação de lesões patológicas em imagens médicas. Partindo das limitações dos métodos atuais de explicabilidade, em especial do método LOcal Rule-based Explan…
Estamos interessados em Inteligência Artificial Explicável para explicar decisões de modelos de Aprendizado de Máquina (AM) no problema na classificação de severidade da Apneia do Sono. Apneia (Obstrutiva) do Sono é um dos distúrbios do sono mais comuns, consistindo na ocorrência de cessação ou diminuição do fluxo aéreo durante o sono. O teste mais comum e preciso para diagnosticar distúr…
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