Gabriel dos Santos Vieira

Atualmente é mestrando em Engenharia de Sistemas e Computação com foco em Inteligência Artificial pela UFRJ, estagiário da TWIST Systems e graduado em Ciência da Computação pela UFRJ . Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência de Dados e Aprendizado de máquina.

Informações coletadas do Lattes em 03/02/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em andamento em Engenharia de Sistemas e Computação

2020 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Orientador: Carlos Eduardo Pedreira;Coorientador: Marcelo Cunha Medeiros. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciência da Computação

2014 - 2020

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Modelos de aprendizado de máquina em sistemas de workflows científicos
Orientador: João Carlos Pereira da Silva

Curso técnico/profissionalizante em Informática

2011 - 2013

Colégio Pedro II

Ensino Médio (2º grau)

2011 - 2013

Colégio Pedro II

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

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.

Participação em eventos

9a Semana de integração academica UFRJ. Modelos de Aprendizado de Máquina em Sistemas de Workflows Científicos. 2018. (Congresso).

8a Semana de integração academica da UFRJ. CRIAÇÃO E IMPLEMENTAÇÃO DE UM PRONTUÁRIO ELETRONICO ÚNICO PARA A FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ: UMA POSSIBILIDADE PARA O ATENDIMENTO MAIS INTEGRADO E HUMANIZADO PARA A COMUNIDADE.. 2017. (Congresso).

7a Semana de Integração acadêmica da UFRJ. PRONTUÁRIO ELETRÔNICO ÚNICO DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA/UFRJ: INFORMAÇÕES INTEGRADAS PARA A MELHORIA DO ATENDIMENTO ODONTOLÓGICO.. 2016. (Congresso).

Projetos de pesquisa

  • 2018 - 2018

    Modelos de Aprendizado de Máquina em Sistemas de Workflows Científicos, Descrição: A evolução de técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) tem sido responsáveis pelo atual crescimento de diversas áreas no escopo da Inteligência Artificial, em especial no processamento de linguagem natural e de imagens. A larga disponibilidade de dados em formato de texto e imagens oferecem um grande potencial de informações a serem exploradas. Ao mesmo tempo, a grande quantidade de ferramental para tratar tais problemas pode, por vezes, tornar o trabalho de experimentação difícil e tedioso. Este fato se deve a enorme gama de possibilidades que podem ser exploradas até que um resultado satisfatório seja alcançado. O objetivo deste trabalho é incorporarmos bibliotecas e ferramentas usadas nas áreas de Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural e Processamento de Imagens, como NLTK e o Keras, ao framework Viztrails. O Vistrails é uma plataforma que permite a construção de workflows. Uma vez estendido com tal ferramental, esperamos facilitar a implementação de soluções nas áreas mencionadas, abstraindo a sua complexidade de construção, uma vez que uma maior modularização reduz a manipulação de código.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Gabriel dos Santos Vieira - Coordenador / BRUNO FERRAZ DE ALMEIDA COUTO - Integrante / MATEUS ILDEFONSO DO NASCIMENTO - Integrante / FABRICIO FIRMINO DE FARIA - Integrante / JOAO CARLOS PEREIRA DA SILVA - Integrante.

Prêmios

2017

Menção Honrosa na 8ª Semana de Integração acadêmica, Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Histórico profissional

Endereço profissional

  • TWIST Systems. , Rua Paulo de Emídio Barbosa, 485, Cidade Universitária, 21941907 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil, Telefone: (21) 37331805, URL da Homepage:

Experiência profissional

2018 - Atual

TWIST Systems

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário

2019 - 2019

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 2

Outras informações:
Monitor da disciplina de Recuperação da Informação ministrada pela professora Giseli Rabello Lopes do Departamento de Ciência da Computação

2018 - 2018

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 2

Outras informações:
Monitor da disciplina de Fundamentos da ciência de dados ministrada pelo professor João Antônio Récio da Paixão do Departamento de Ciência da Computação.