Felipe Alberto Capati

Mestre em Inteligência Artificial pela FEI e ex-bolsista CAPES. Graduado em Engenharia Elétrica com ênfase em Telecomunicação pela FEI. Projeto de TCC foi premiado como melhor projeto de Engenharia Elétrica e Engenharia de Automação e Controle no Inova FEI 2018, ganhou o prêmio CREA de melhores alunos de Engenharia de São Paulo. Desenvolveu projeto de Iniciação Científica em Engenharia Biomédica, projeto aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa Hospital IFOR LTDA. Atualmente trabalha como Gerente e Especialista em IA na KPMG, ex professor convidado do curso de Pós-Graduação em IA no SENAC e ex professor convidado de DevOps Tool do curso de Pós-Graduação de DevOps Engineering and Cloud Solutions do Mackenzie. Possui certificação Azure AI-900 e tem experiência em NLP, Big Data e desenvolvimento de modelos de recomendação (ML) utilizando Pytorch e Keras + Tensorflow.

Informações coletadas do Lattes em 24/11/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Engenharia Elétrica:Inteligência Artificial Aplicada a Automação e Robótica

2019 - 2021

Centro Universitário FEI
Título: Aprendizado por reforço profundo multiagente aplicado à negociação de ativos de mercado financeiro, Ano de Obtenção: 2021
Reinaldo Augusto da Costa Bianchi.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Aprendizado por Reforço Multiagente (MARL); Reinforcement Learning (RL); MADDPG; Ações/Ativos.Grande área: EngenhariasGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Reinforcement Learning. Setores de atividade: Outras atividades profissionais, científicas e técnicas.

Graduação em Engenharia Elétrica

2013 - 2018

Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros
Título: Isee - Sistema de visão para deficientes visuais
Orientador: Marcelo Gonzaga de Oliveira Parada
Bolsista do(a): Centro Universitario FEI, FEI, Brasil.

Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Mecatrônica

2010 - 2011

ETE Getúlio Vargas

Participação em eventos

SICFEI - Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais de Extensão da FEI.Interface Cérebro Computador Híbrida Controlada por Potenciais Evocados. 2015. (Simpósio).

Produções bibliográficas

  • CAPATI, FELIPE ALBERTO ; BECHELLI, RODRIGO PRIOR ; CASTRO, MARIA CLAUDIA F. . Hybrid SSVEP/P300 BCI Keyboard - Controlled by Visual Evoked Potential. In: 9th International Conference on Bioinspired Systems and Signal Processing, 2016, Rome. Proceedings of the 9th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, 2016. p. 214.

  • CAPATI, F. A. ; BECHELLI, R. P. ; CASTRO, M. C. F. . INTERFACE CÉREBRO COMPUTADOR HÍBRIDA CONTROLADA POR POTENCIAIS EVOCADOS VISUAIS. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Projetos de pesquisa

  • 2020 - 2021

    Aprendizado Por Reforço Profundo Multiagente Aplicado a Negociação de Ativos de Mercado Financeiro, Descrição: O presente trabalho tem como motivação principal o estudo de modelos de aprendizado por reforço multi-agent, comumente utilizados quando o problema é episódico e a dinâmica do sistema é complexa de ser descrita analiticamente, aplicado à negociação de ações na bolsa de valores, desenvolvendo um sistema cooperativo composto por um agente que representa a força de compra dos ativos, e outro agente a força de venda. Os agentes devem interagir para decidir quanto será comprado ou vendido, de modo a optimizar o lucro obtido, criando o que foi denominado de: "gestor de carteira de investimentos". Ao término do desenvolvimento foram feitas análises do modelo single-agent e multi-agent, avaliações do impacto da modelagem do ator-crítico utilizando redes recorrentes e propostas de melhoria do projeto desenvolvido. O modelo multi-agent obteve resultados positivos, em sua maioria, sendo superiores ao buy-and-hold em mais de 88% no experimento executado com o ativo ITSA4, porém os resultados de forma geral não são suficientes para a construção de um modelo comercial. Ao término do projeto foram propostas melhorias e possíveis trabalhos futuros com o intuito de auxiliar o desenvolvimento da área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Felipe Alberto Capati - Coordenador / Reinaldo Augusto da Costa Bianchi - Integrante.

  • 2015 - 2016

    Iniciação Científica: Interface Cérebro Computador para Teclado Virtual Hibrido Controlado por Potencial Evocado SSVEP/P300, Descrição: Desenvolvimento de uma Interface Cérebro Computador (ICC) com foco na usabilidade, voltado a usuários que tenham perdido total ou parcialmente a capacidade de movimentação dos membros superiores, controlado por Eletroencefalograma (EEG) empregando técnicas de potencial evocado visual (P300 e SSVEP) na elaboração de um teclado virtual utilizando equipamento acessível ao público final, como a plataforma Emotiv-EPOC.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Felipe Alberto Capati - Integrante / Maria Claudia Ferrari de Castro - Coordenador.

Prêmios

2018

Prêmio de melhor projeto no InovaFEI 2018 entre a Engenharia Elétrica e Engenheria de Automação e Controle, Centro Universitário FEI.

Histórico profissional

Experiência profissional

2019 - Atual

KPMG

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Manager | AI Specialist, Carga horária: 40

Outras informações:
Gerente e Especialista em Inteligência Artificial na KPMG no grupo Cognitive Lighthouse desenvolvendo aplicações de IA para auxiliar os auditores. Durante esse período desenvolveu alguns projetos, sendo eles: uma plataforma de leitura e sumarização de documentos utilizando NLP; um AutoML para classificação de documentos; ETL Cloud juntamente com uma etapa de validação contábil utilizando Azure Data Factory, Azure Databricks (Spark em Python), Azure Datalake e o App Service; modelo que indica falhas em um processo interno utilizando RNN com o Keras + Tensorflow e um modelo de forecasting de commodities. Atualmente lidera uma equipe de 5 pessoas com foco em desenvolvimento de soluções em IA.