Daniel Penna Chaves Bertazzo
Possui graduação em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (2021). Atualmente é PD em inteligência artificial - CK-12 Foundation, atuando na ideação, pesquisa, desenvolvimento e implantação de modelos de inteligência artificial na área de educação, com o objetivo de criar um tutor pessoal e guia vocacional para os alunos, além de um assistente para os professores. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo e Processamento de Linguagem Natural. Realizou o MBA em Ciência de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI - ICMC/USP) no ano de 2024, tendo desenvolvido um projeto final relacionando aprendizado profundo, algoritmos genéticos e regressão simbólica, entitulado "Desenvolvimento de um modelo de aprendizado profundo com arquitetura transformer para regressão simbólica em dados de física", sob a orientação do Prof. Dr. Francisco Aparecido Rodrigues.
Informações coletadas do Lattes em 28/05/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Mestrado em andamento em Ciências da Computação e Matemática Computacional
2025 - Atual
Universidade de São Paulo
Orientador: Thomas Kauê Dal'Maso Peron
Palavras-chave: Redes Complexas; Inteligência Artificial; Aprendizado de Máquina; Aprendizado Profundo; Regressão Simbólica; Transformers. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Análise de Dados.
Graduação em Ciências de Computação
2017 - 2021
Universidade de São Paulo
Título: Interface para processamento e visualização de dados para linha IPÊ do Sirius
Orientador: Tulio Costa Rizuti da Rocha
Formação complementar
2024 - 2024
MBA em Ciência de Dados. (Carga Horária: 460h). , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC - USP), ICMC - USP, Brasil. , Título: Desenvolvimento de um modelo de aprendizado profundo com arquitetura transformer para regressão simbólica em dados de física. , Orientador: Francisco Aparecido Rodrigues. , Palavras-chave: Regressão Simbólica; Aprendizado de Máquina; Aprendizado Profundo; Transformers; Algoritmos Genéticos; Inteligência Artificial.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Histórico profissional
Experiência profissional
2022 - Atual
CK-12 FoundationVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: P&D em Inteligência Artificial
Criando um monitoramento
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