WILLIAN MOREIRA ANTUNES

Atualmente é cientista de dados - Solinftec. Possuo conhecimentos e experiência no desenvolvimento de algoritmos e modelos de visão computacional, com ênfase na detecção de objetos e segmentação de imagens. Utilizo Tensorflow, PyTorch e OpenCV. Além disso, possuo experiência na modelagem e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional voltados para a Internet das Coisas (IoT). Minha capacidade inclui a criação de modelos utilizando frameworks como Tensorflow, TFlite, Darknet, ONNX e PyTorch, utilizando as linguagens de programação Python e C++. Também sou capaz de integrar algoritmos de machine learning em aplicações web, fazendo uso de frameworks como Flask e FastAPI, e monitoramento do ciclo de vida de modelos de machine learning, utilizando a plataforma MLflow.

Informações coletadas do Lattes em 19/02/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Ciência da Computação

2018 - 2023

Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Título: DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM PAVIMENTOS ASFÁLTICOS UTILIZANDO REDES NEURAIS PARA SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS.
Orientador: MARIA JOSÉ PEREIRA DANTAS

Ensino Médio (2º grau)

2012 - 2014

Colégio Decisão

Formação complementar

2022 - 2022

Yocto Project. (Carga horária: 40h). , Embedded Labworks, EL, Brasil.

2022 - 2022

Embedded Linux. (Carga horária: 40h). , Embedded Labworks, EL, Brasil.

2020 - 2021

DeepLearning.AI TensorFlow Developer. (Carga horária: 80h). , Coursera, CRS, Estados Unidos.

2020 - 2020

Structuring Machine Learning Projects. (Carga horária: 6h). , Coursera, CRS, Estados Unidos.

2019 - 2020

Linux Admnistrator. , Linux Professional Institute, LPI, Canadá.

2019 - 2019

Linux Essentials. , Linux Professional Institute, LPI, Canadá.

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Áreas de atuação

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

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Análise de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Linguagens de Programação.

Participação em eventos

CAMPUS PARTY GOIÁS. 2023. (Congresso).

CIRCUITO CIÊNCIA EM CASA PUC GOIAS. 2022. (Exposição).

CIRCUITO CIÊNCIA EM CASA PUC GOIAS. 2021. (Exposição).

WORKSHOP DE INICIÇÃO CIÊNTIFICA. 2021. (Oficina).

CIRCUITO CIÊNCIA EM CASA PUC GOIAS. 2020. (Exposição).

WORKSHOP DE INICIÇÃO CIÊNTIFICA. 2020. (Oficina).

CAMPUS PARTY GOIÁS. 2019. (Congresso).

IV JORNADA CIENTÍFICA DA ESCOLA DE CIÊNCIAS EXATAS E DA COMPUTAÇÃO (IV JCECEC). 2019. (Exposição).

V CONGRESSO DE CIENCIA E TECNOLOGIA DA PUC GOIÁS. 2019. (Congresso).

VIII CONF.COM. 2019. (Oficina).

IV CONGRESSO DE CIENCIA E TECNOLOGIA DA PUC GOIÁS. 2018. (Congresso).

MARATONA DE PROGRAMAÇÃO DA PUC GOIÁS. Maratonista, 2° Lugar. 2018. (Olimpíada).

Produções bibliográficas

ANTUNES, W. M. ; MILHOMEM, D. A. ; DANTAS, M. J. P. . USO DE REDES NEURAIS RECORRENTES PARA PREVISÃO DE TENDÊNCIAS EM SÉRIES TEMPORAIS DE CRIPTOMOEDAS. OPEN SCIENCE RESEARCH X. 1ed.: Editora Cientifica Digital, 2023, v. , p. 707-719.
ANTUNES, WILLIAN ; PEREIRA DANTAS, MARIA JOSÉ . DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM PAVIMENTOS ASFÁLTICOS UTILIZANDO REDES NEURAIS PARA SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS.. In: ANAIS DO SIMPóSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 2023, CAMPINAS - SP, 2023. v. 55.
ANTUNES, W. M. ; MILHOMEM, D. A. ; DANTAS, M. J. P. . Uso de redes neurais recorrentes para previsão de tendência em séries temporais de criptoativos.. In: XXIX SIMPEP, 2022, BAURU - SP. XXIX SIMPEP ? Simpósio de Engenharia de Produção, 2022.
ANTUNES, W. M. ; MILHOMEM, D. A. ; DANTAS, M. J. P. . Uso de redes neurais recorrentes para previsão de tendência em séries temporais de criptoativos.. In: CNMAC 2022, 2022, CAMPINAS - SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2022. v. 9.

Projetos de pesquisa

2021 - 2022

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE OTIMIZAÇÃO CLÁSSICAS E DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Maria José Pereira Dantas em 14/07/2023., Descrição: Aluno Voluntário de iniciação científica no projeto Redes neurais recorrentes para previsões de tendências em series temporais financeiras.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) . , Integrantes: Willian Moreira Antunes - Integrante / Danilo Alcantara Milhomem - Integrante / Maria Jose Pereira Dantas - Coordenador / JOSE ELMO DE MENEZES - Integrante / RICARDO LUIZ MACHADO - Integrante., Número de produções C, T & A: 3
2020 - 2021

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL HUMANÍSTICA: PESQUISAS E DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS UTILIZANDO NOVAS PLATAFORMAS, Descrição: Aluno Voluntário de iniciação científica no projeto reconhecimento automático de placas de automóveis utilizando redes neurais convolucionais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . , Integrantes: Willian Moreira Antunes - Integrante / VICENTE PAULO DE CAMARGO - Integrante / LUCÍLIA GOMES RIBEIRO - Integrante / SOLANGE DA SILVA - Coordenador.

Prêmios

2018

2° Lugar Maratona de Pogramação PUC GO 2018, PUC GO.

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - 2022

Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Vínculo: Monitor Acadêmico, Enquadramento Funcional: Monitor Acadêmico de PDI, Carga horária: 60

Outras informações:
Monitor Voluntário na disciplina Processamento Digital de Imagens sob orientação do professor Clarimar Jose Coelho

2020 - 2020

Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Vínculo: Monitor Acadêmico, Enquadramento Funcional: Monitor Acadêmico de Banco de Dados, Carga horária: 90

Outras informações:
Monitor Voluntário na disciplina Banco de Dados sob orientação do professor Max Gontijo De Oliveira

2019 - 2019

Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Vínculo: Monitor Acadêmico, Enquadramento Funcional: Monitor Acadêmico de Algoritimos, Carga horária: 90

Outras informações:
Monitor Voluntário na disciplina Algoritmos sob orientação do professor Alexandre Ribeiro

2019 - 2019

Pontifícia Universidade Católica de Goiás

Vínculo: Monitor Acadêmico, Enquadramento Funcional: Monitor Acadêmico de Algoritimos, Carga horária: 120

Outras informações:
Monitor Voluntário na disciplina Algoritmos sob orientação do professor Alexandre Ribeiro

2018 - 2018

Core Tecnologia

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Suporte e Infraestrutura, Carga horária: 44

2018 - 2019

Instituto Brasileiro de Coaching

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Infraestrutura, Carga horária: 44

Outras informações:
Responsável por atividades relacionadas a servidores linux / datacenter, manutenção e monitoramento de rotinas, utilizando oracle, postgres, zabbix, grafana e outras ferramentas.

2019 - 2022

Vizentec

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Ciêntista de Dados, Carga horária: 44

Outras informações:
Criação de soluções utilizando inteligência artificial, coleta, preparação dos dados, modelagem e criação de soluções com machine learning / deep learning principalmente no campo de visão computacional.- Modelagem e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional voltados para a Smart Cities;- Desenvolvimento de modelos utilizando Tensorflow, TFlite, Darknet;- Desenvolvimento de algoritmos de visão computacional com OpenCV Python e C++, Go lang;- Integração de aplicações utilizando microframeworks web em Flask, Docker, Kubernets, Kafka, Cassandra;

2022 - Atual

Solinftec

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de algoritmos, treinamento e avaliação de CNNs (com bibliotecas Tensorflow, Pytorch, OpenCV) para detecção de objetos. - Modelagem e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional voltados para a IoT;- Desenvolvimento de modelos utilizando Tensorflow, TFlite, Darknet, ONNX, Pytorch;- Desenvolvimento de algoritmos de visão computacional com OpenCV Python e C++;- Integração de algoritmos de machine learning em aplicações web em Flask e FastAPI;- Criação e monitoramento de ciclo de vida utilizando Mlflow;- Criação e integração de software utilizando Aws (ECR, EC2, S3, RDS), Docker, Kubernets;