José Lucas Teixeira de Oliveira

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Projetos de desenvolvimento

• 2019 - 2019

  Apina FaceScan - Biometria/Reconhecimento Facial, Descrição: O Apina FaceScan é um algoritmo de reconhecimento facial desenvolvido utilizando tecnologia de aprendizado profundo. A integração pode ser realizada por pessoas sem especialização em Machine Learning. O Apina FaceScan conta com uma API simples e fácil de usar que permite comparar rapidamente a similaridade entre hashes gerados a partir de imagens de faces de pessoas. Overview: - Acurácia de 99,37% (LFW Benchmark); - Cluster preparado para gerenciar milhões de identidades; - Processamento em tempo real; - Consultas 1:1 e 1:N; - Integração via API JSON; - Thresholds parametrizáveis; - Alta disponibilidade; - Multiplataforma. Treinado com milhões de faces e preparado para processar imagens de diversas características: - Diferentes poses; - Diferentes condições de iluminação; - Imagens desfocadas; - Expressões faciais; - Maquiagem; - Diferentes faixas etárias; - Mudança de barba e penteado; - Diferentes etnias; - Imagens inclinadas; - Uso de óculos; - Região da face parcialmente obstruída.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Lucas Teixeira de Oliveira - Coordenador.

• 2024 - 2024

  Sagui-7B-Instruct-v0.1, Descrição: Sagui-7B-Instruct-v0.1 é um modelo de linguagem, capaz de compreender e gerar textos em português e inglês. O modelo foi treinado usando o conjunto de dados SlimOrca e sua versão traduzida para o português usando LibreTranslate.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Lucas Teixeira de Oliveira - Coordenador.

• 2019 - 2019

  Apina FaceScan - Biometria/Reconhecimento Facial, Descrição: O Apina FaceScan é um algoritmo de reconhecimento facial desenvolvido utilizando tecnologia de aprendizado profundo. A integração pode ser realizada por pessoas sem especialização em Machine Learning. O Apina FaceScan conta com uma API simples e fácil de usar que permite comparar rapidamente a similaridade entre hashes gerados a partir de imagens de faces de pessoas. Overview: - Acurácia de 99,37% (LFW Benchmark); - Cluster preparado para gerenciar milhões de identidades; - Processamento em tempo real; - Consultas 1:1 e 1:N; - Integração via API JSON; - Thresholds parametrizáveis; - Alta disponibilidade; - Multiplataforma. Treinado com milhões de faces e preparado para processar imagens de diversas características: - Diferentes poses; - Diferentes condições de iluminação; - Imagens desfocadas; - Expressões faciais; - Maquiagem; - Diferentes faixas etárias; - Mudança de barba e penteado; - Diferentes etnias; - Imagens inclinadas; - Uso de óculos; - Região da face parcialmente obstruída.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: José Lucas Teixeira de Oliveira - Coordenador.

Prêmios