Atualmente é Professor Adjunto A no Departamento de Ciência da Computação (CIC) da Universidade de Brasília (UnB), em Brasília - DF. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2007), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2010) e doutorado em Ciencia da Computacao pela Universidade de São Paulo (2016), com período sanduíche na University of Maryland, EUA. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos, modelos probabilísticos de tópicos, extração de informação, teoria dos grafos, aprendizado não supervisionado e otimização combinatória. (Fonte: Currículo Lattes)
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A quantidade de dados disponível em formato digital na rede mundial de computadores tem aumentado incessantemente. De acordo com estimativas realizadas em 2014, de 2013 a 2020 o universo digital irá aumentar de 4,4 trilhões de gigabytes para 44 trilhões de gigabytes (Turner et al., 2014). Parte dos dados no universo digital está no formato textual. De acordo com (Ur-Rahman e Harding, 2012…
Uma grande quantidade de pesquisa é dedicada a mineração de dados dinâmicos (Data Streams) que, em geral, contém grandes volumes de informação contínua, são multi-dimensionais e de alta velocidade. Tais dados são comuns em aplicações diárias, tais como chamadas telefônicas, vendas no varejo, desempenho de data center, operações de produção, entre outras. Uma instância específica desse pro…
Neste projeto estamos interessados em investigar Problemas de Classificação e Particionamento de objetos que tem relações de similaridade entre si. Estes problemas podem ser representados por um grafo, onde os objetos são vértices e a similaridade entre dois objetos é representada por um valor associado à uma aresta (par de objetos). Os objetos devem ser particionados em grupos e també…
Esse projeto de pesquisa no exterior tem a intenção de aplicar metodologias de avaliação no Modelo Sintático de Tópico (STM -- Syntactic Topic Model). O STM é um modelo Bayesiano não paramétrico de documentos analisados sintaticamente. O STM gera palavras restringindo ao contexto semântico e sintático, combinando a análise semântica obtida pelos modelos de extração de tópicos com as infor…
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