Ângelo Gregório Lovatto

Possui graduação em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo(2018) e ensino-medio-segundo-grau pela Integral Escolas Inteligentes(2014). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Teoria da Computação. Atuando principalmente nos seguintes temas:Reinforcement Learning, Generative Models, Machine Learning, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks.

Informações coletadas do Lattes em 25/03/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em andamento em Ciências da Computação

2019 - Atual

Universidade de São Paulo
Orientador:Leliane Nunes de Barros.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Reinforcement Learning; Generative Models; Machine Learning; Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciências de Computação

2015 - 2018

Universidade de São Paulo
Título: Reinforcement Learning based on Policy Gradient
Orientador: Leliane Nunes de Barros

Ensino Médio (2º grau)

2012 - 2014

Integral Escolas Inteligentes

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação.

Participação em eventos

Eastern European Machine Learning Summer School.Model-Based Reinforcement Learning with Deep Generative Models for Industrial Applications. 2020. (Outra).

Khipu.Model-Based Reinforcement Learning with Deep Generative Models for Industrial Applications. 2019. (Encontro).

Produções bibliográficas

  • LOVATTO, ANGELO G. ; Bueno, Thiago P. ; Mauá, Denis D. ; de Barros, Leliane N. . Decision-Aware Model Learning for Actor-Critic Methods: When Theory Does Not Meet Practice. In: I Can't Believe It's Not Better! Workshop, 2020. Proceedings on "I Can't Believe It's Not Better!" at NeurIPS Workshops, 2020. v. 137. p. 76-86.

  • LOVATTO, ANGELO G. ; DE BARROS, LELIANE N. . Analyzing the Effect of Stochastic Transitions in Policy Gradients in Deep Reinforcement Learning. In: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019, Salvador. 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019. p. 413.

Prêmios

2019

Diploma de Menção Honrosa, Comissão de Prêmios do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo.