Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (1995), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (1998) e doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2004). Atualmente é Professor Adjunto no Campus da Universidade Federal de São Carlos em Sorocaba. Possui larga experiência no desenvolvimento de aplicações computacionais de alta performance para CFD em C e C++. (Fonte: Currículo Lattes)
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Com a crescente demanda por energia, surgem diferentes formas de produção de energia elétrica. Dentre elas tem-se a energia solar fotovoltaica, uma fonte renovável, abundante e de baixo custo, cujas aplicações dependem diretamente da intensidade de irradiação solar. Neste projeto de iniciação científica propõe-se o uso técnico de Aprendizado de Máquina Supervisionado (Supervised Learning)…
A bolsa de valores é extremamente dinâmica, o que torna operar no mercado de ações uma tarefa complexa e com alto risco embutido. Em contrapartida, os retornos podem ser bem superiores às demais modalidades de investimento. Tentar antecipar os movimentos de precificação dos ativos nesse ambiente pode reduzir significativamente o risco de operação, embora não exista um consenso quanto a po…
Neste trabalho propõem-se o estudo da aplicação de redes neurais no contexto de aprendizado de máquina profundo (deep learning) como metamodelos em substituição a modelos diferenciais tradicionais. O aprendizado das redes neurais será guiado não apenas por um conjunto de treinamento - como de praxe nesse contexto - mas também pela adição de restrições que imponham as características do fe…
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