Fernando Pereira dos Santos

Doutor em Ciência da Computação e Matemática Computacional (e pós-doutorado) na área de Computação Gráfica, Imagens e Visualização no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), Especialista (MBA) em Gestão de Projetos pela Escola Superior de Agricultura (Esalq), também da Universidade de São Paulo (USP), Mestre em Ciência da Computação na área de Processamento de Imagens e Visão Computacional no Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista (Ibilce-UNESP), Bacharel em Ciência da Computação com ênfase em Sistemas de Informação (Ibilce-UNESP) e Bacharel em Matemática (em andamento). Atualmente sou Especialista em Visão Computacional na Venturus e atuo, simultaneamente, como tutor e orientador no MBA em Ciências de Dados (ICMC-USP) e orientador no MBA em Inteligência Artificial e Big Data (ICMC-USP). Possuo experiência no desenvolvimento e ensino de aplicações de visão computacional, especialmente com Machine Learning, Deep Learning e Transfer Learning. Minhas principais linhas de pesquisa envolvem transferência de aprendizado profundo, compressão de modelos e explicabilidade, com foco em imagens e vídeos.

Informações coletadas do Lattes em 26/08/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

2017 - 2020

Universidade de São Paulo
Título: Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks
, Ano de obtenção: 2020. Moacir Antonelli Ponti. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Transfer Learning; Deep Learning; feature generalization; cross-domain.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens e Visão Computacional. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Vídeos.

Mestrado em Ciência da Computação

2014 - 2016

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Estudo comparativo de técnicas para segmentação e classificação de imagens de lesões de pele
, Ano de Obtenção: 2016.Aledir Silveira Pereira.Palavras-chave: Processamento Digital de Imagens; Floresta de Caminhos Ótimos; Transformada Imagem Floresta; Filtro de Difusão Anisotrópica; Dimensão Fractal; Lesões de pele. Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Especialização em MBA em Gestão de Projetos

2022 - 2024

Universidade de São Paulo
Título: Princípios para minimizar riscos na execução de projetos em Inteligência Artificial
Orientador: Lair Barroso Arraes Rocha Silva

Graduação em andamento em Matemática

2025 - Atual

Centro Universitário Estácio Brasília, Estácio Brasília

Graduação em Ciências da Computação

2004 - 2007

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Arquitetura para um framework de estruturas de indexação
Orientador: Carlos Roberto Valêncio

Pós-doutorado

2020 - 2021

Pós-Doutorado. , Universidade de São Paulo, USP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Transfer Learning.

Formação complementar

2024 - 2024

English Program Proficiency (Level 16 of 17). (Carga horária: 240h). , ILAC - International Language Academy of Canada, ILAC, Canadá.

2022 - 2022

Comunicação e Escrita Científica. (Carga horária: 4h). , ACS Publications, ACS, Estados Unidos.

2017 - 2017

Extensão universitária em Introdução à Aprendizagem de Máquina. (Carga horária: 12h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2017 - 2017

Aprendizado de Máquina. (Carga horária: 8h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2017 - 2017

Deep Learning. (Carga horária: 8h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2017 - 2017

Certification of Proficiency. , Test of English for Academic Purposes, TEAP, Brasil.

2015 - 2015

Redes de Computadores. (Carga horária: 40h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2014 - 2014

Extensão universitária em SciWrite - Writing in the Sciences. (Carga horária: 80h). , Stanford University, STANFORD, Estados Unidos.

2014 - 2014

Extensão universitária em Proc. de Imagens e Rec. de Padrões Python/Numpy. (Carga horária: 20h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2013 - 2013

Lógica de Programação com C# Console. (Carga horária: 40h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2013 - 2013

VBScript. (Carga horária: 80h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2013 - 2013

Introdução ao e-learning. (Carga horária: 40h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2013 - 2013

Lógica de Programação com Fluxogramas. (Carga horária: 20h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2013 - 2013

Introdução ao SQL. (Carga horária: 25h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2013 - 2013

SCRUM. (Carga horária: 8h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2013 - 2013

Design para Ambientes Computacionais. (Carga horária: 40h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2012 - 2012

UML - Diagrama de Caso de Uso (use case). (Carga horária: 30h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2011 - 2012

Inglês Avançado. , Centro de idiomas Cambridge, CAMBRIDGE, Brasil.

2010 - 2011

Técnico em Informática para Internet. (Carga horária: 1500h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

2001 - 2002

Técnico em Informática. (Carga horária: 1500h). , Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, CEETEPS, Brasil.

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, 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: Processamento de Imagens e Visão Computacional.

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

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Reconhecimento de Padrões.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Neurais Artificiais.

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

Participação em eventos

2025 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN. 2025. (Congresso).

34st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. Data augmentation guidelines for cross-dataset transfer learning and pseudo labeling. 2021. (Congresso).

34st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images - Tutorials. Training deep networks from zero to hero: avoiding pitfalls and going beyond. 2021. (Congresso).

2020 33nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). Features transfer learning for image and video recognition tasks. 2020. (Congresso).

SIBGRAPI - 32th Conferecen on Graphics, Pattern and Images. Alignment of Local and Global Features from Multiple Layers of Convolutional Neural Network for Image Classification. 2019. (Congresso).

SIBGRAPI - 31th Conferecen on Graphics, Pattern and Images. Robust feature spaces from pre-trained deep network layers for skin lesion classification. 2018. (Congresso).

USP/EESC - XIII Semana da Pós Graduação na EESC. 2017. (Outra).

USP/ICMC - Deep Learning - Revolucionando profundamente o Machine Learning. 2017. (Outra).

USP/ICMC - Workshop Inteligência Artificial. 2017. (Seminário).

CEETEPS - I Semana de Gestão e Negócio. 2014. (Outra).

UNESP/IBILCE - XXIV Semana da Computação. 2014. (Outra).

CEETEPS - Geração Y ? Conflito de Gerações no Ambiente Escolar. 2013. (Encontro).

CEETEPS - III e IV Encontro - Tecelão de Inteligências. 2013. (Encontro).

CEETEPS - Uma visão sobre competência, empregabilidade e o processo educativo moderno. 2013. (Encontro).

FATEC/ETEC - Primeira Semana Integrada de TI. 2013. (Outra).

UNESP/IBILCE - I Workshop sobre Tecnologias e Metodologias Inovadoras para o Ensino Superior. 2013. (Seminário).

CEETEPS - Palestra Avaliação de Competências e Trabalho de Pesquisa. 2012. (Encontro).

CEETEPS - Palestra Plano de Trabalho Docente e Interdisciplinaridade. 2012. (Encontro).

CEETEPS - Palestra Projetos interdisciplinadores: elaboração, acompanhamento e avaliação. 2012. (Encontro).

UNORP - XII Semana Acadêmica dos Cursos: Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Engenharia Elétrica e Sistemas de Informação. 2010. (Outra).

Participação em bancas

Aluno: Vinicius Pereira Larini

SANTOS, F. P.. Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para análise do comportamento de expansão e contração de artigos injetados de borracha expandida. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Henrique Eduardo Machado de Oliveira

SANTOS, F. P.. Modelos de classificação para pagamento de AIIM do ITCMD. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Caique Candido Moreira de Oliveira

SANTOS, F. P.. Aplicações em IA para análise de sentimentos. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Kelly Christine Alvarenga de Castro

SANTOS, F. P.. Abordagem ensemble para detecção e classificação de anomalias em poços de petróleo: um estudo aplicado ao dataset 3W. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: SERGIO LUIZ CHAVES DE MIRANDA JÚNIOR

SANTOS, F. P.. Modelos de classificação aplicados ao tipo de parto: uma análise nacional e regional. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Eduardo Baptista dos Santos

SANTOS, F. P.. Classificação de jogadores de futebol baseada em posição, características físicas e dados estatísticos. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: VERONICA MARIA RODEGE GOGOLA

SANTOS, F. P.. Ciência de dados em análise de qualidade de sequenciamento sanger. 2025. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Ígor Assis Rocha Yamamoto

NONATO, L. G.;Santos, F. P.. Detecção de falsificação facial em fotos de verificação de identidade. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Augusto César Pinheiro de Mattos

Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Modelo de avaliação de risco em instrumentos de repasse de recursos públicos para seleção de objetos de auditoria. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: José Maurício Bettarello de Lima

Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Utilização de modelos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias na obtenção de crédito rural no estado de São Paulo. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Vinícius Marshall Gadea

Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Prevendo re-hospitalização de pacientes diagnosticados com MPS II com base no histórico do Sistema Único de Saúde (SUS). 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: André Luiz Telles Uchôa

OLIVEIRA, K. I. M.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Ciência de dados e precedentes jurisprudenciais como ferramentas de ampliação da efetividade das decisões judiciais. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Cássio da Nóbrega Santiago

OLIVEIRA, K. I. M.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Modelo de classificação de denúncias do site Fala.br do governo federal. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Pedro Batista Ribeiro Costa

OLIVEIRA, K. I. M.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Análise preditiva para avaliação de risco de paralisação de obras públicas em transferências voluntárias. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Lisandra Souza do Nascimento

OLIVEIRA, K. I. M.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Análise de dados como estratégia para aprimorar a gestão de pessoas na Controladoria Geral da União. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: BRUNO JENSEN VIRGÍNIO DA SILVA

CASACA, W. C. O.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Análise exploratória de dados e segmentação de mercado: um estudo no setor de suplementação alimentar. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Clayton Sespedes Dias da Silva

CASACA, W. C. O.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Aperfeiçoamento de estimativas agrícolas através de técnicas avançadas de visão computacional e aprendizado de máquina. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Isabel Cristina Nunes de Souza

CASACA, W. C. O.; Rodrigues, F. A.;Santos, F. P.. Agrupamento de municípios paulistas por densidade territorial urbana. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Alison do Nascimento

NONATO, L. G.;SANTOS, F. P.. Modelagem de séries temporais para predição dos indicadores de continuidade de fornecimento de energia elétrica da COPEL distribuição. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Amanda Rocha Faga

NONATO, L. G.;SANTOS, F. P.. A implementação da separação de face por sexo e etnia como possível forma de aumentar a eficácia do reconhecimento facial populacional. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Elias da Conceição Rodrigues

AUSAS, R. F.;SANTOS, F. P.. Scientific machine learning (SciML): equação diferencial neural para modelagem de sistemas dinâmicos reológicos. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Geovani Bruno Croce de Miranda

SANTOS, M. O.;SANTOS, F. P.. Predição de consumo de insumos hospitalares utilizando aprendizado de máquina. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Vladimir Yuri Tasso e Neto

SANTOS, M. O.;SANTOS, F. P.. Otimização de escalas médicas em serviços de diagnósticos por imagem: maximizando o uso de recursos médicos. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Anderson Marcomini

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Modelagem na prevenção à fraude em concessão de crédito com uso de inferência de rejeitados. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Claudio Vélez Mesa

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Development of natural language processing model, for classification of the treatment planning based on artificial neural networks. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Fabiana Gonçalves Barbosa

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Distribuição de ferrugem da soja sob cenários climáticos futuros usando abordagem de modelagem de nicho ecológico baseado em aprendizado de máquina. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Gabriel Mendonça de Faria

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Sistema de recomendação de filmes baseado em traços de personalidade. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Mariane Barsi Andreeta

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Aplicação de BERT para recomendação de vagas de trabalho em língua portuguesa. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Eduardo Peterson Finamore

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Sugestão de documentos semelhantes com base em modelos de recuperação de informação visando à padronização do tratamento de assuntos no âmbito da administração pública. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Victorio Takahashi Chu

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Modelos preditivos e identificação dos principais fatores que impactam o IDEB na educação básica no Brasil. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Thiago Henrique Parra

CARVALHO, A. C. P. L. F.;SANTOS, F. P.. Classificação de cenários comerciais e não comerciais utilizando redes neurais convolucionais. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Rodrigo de Abreu Batista

SILVA, D. F.;SANTOS, F. P.. Identificação automática e modus operandi em boletins de ocorrências policiais utilizando processamento de linguagem natural. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Mikael do Nascimento Araújo

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Clusterização de conteúdo editorial: aplicação de K-Means e métricas de validação em datasets jormalísticos. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Lucas Henrique Mateo

SANTOS, F. P.. Aplicação de visão computacional na classificação de doenças em plantações de soja. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Vitor Rodrigues Santillo

SANTOS, F. P.. Explicabilidade na classificação de câncer de mama com redes neurais. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Pedro Henrique Baptista de Queiroz Assumpção

SANTOS, F. P.. Análise e avaliação do reconhecimento de placas veiculares por meio de redes neurais. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Ricardo Roberto Storck Pinto

SANTOS, F. P.. Detecção e contagem de pessoas em multidões a partir de imagens aéreas usando a arquitetura YOLO. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Lucas Serafim da Silva

SANTOS, F. P.. Classificação de imagens de estilos arquitetônicos usando aprendizado profundo. 2024. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Tiago Rodrigo Dos Santos

MENEGUETTE, R. I.;SANTOS, F. P.. Modelos de Regressão para Cálculo de ROI (Retorno sobre Investimento) em Programas de Saúde Mental. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Pietra Thamy Sofia da Fonseca Freitas

MANZATO, M. G.;SANTOS, F. P.. Recomendação de músicas do Spotify baseada em algoritmos de agrupamento. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Vitor Anderson Orsini Durso

ESTRELLA, J. C.;SANTOS, F. P.. Série Histórica de Dados de Orçamento e Despesas de Instituição Financeira Digital: Modelo Preditivo em Jupyter Notebook. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Luiza Amalia Pinto

ESTRELLA, J. C.;SANTOS, F. P.. Problemas de Roteamento de Veículos Capacitados (PRVC) usando agrupamento de rotas por K-Means e Heurística. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Danielle Silveira

ESTRELLA, J. C.;SANTOS, F. P.. Modelo Preditivo de consumo de Infraestrutura de TI em ambiente bimodal Mainframe. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Mauricio da Silva Oliveira

BRANCO, K. R. L. J. C.;SANTOS, F. P.. Utilização de Aprendizado de Máquina para Classificar Chamados de Usuários Finais de Tecnologia da Informação. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Úrsula Fernanda Martins

BRANCO, K. R. L. J. C.;SANTOS, F. P.. Modelos de Machine Learning Aplicados a Prevenção de Fatalidades em Acidentes Aéreos. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Hugo Borges Garutti

BRANCO, K. R. L. J. C.;SANTOS, F. P.. Predição de demanda de energia elétrica em uma região a partir de uma base de dados. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Alexandre Cassiano Leon Kalluf

BRANCO, K. R. L. J. C.;SANTOS, F. P.. Disaggregated forecast models for anomaly detection applied to business outcomes. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Nicolas Suhadolnik

UEYAMA, J.;SANTOS, F. P.. Uma Aplicação de Aprendizado de Máquina na Avaliação do Risco de Crédito. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Alexandre Brandão Veras Daltro

TOMAZELLA, V. L. D.;SANTOS, F. P.. Construindo estratégias de investimento baseadas em modelos ARIMA-GARCH no mercado brasileiro. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Alex Otsuki

PAPA, J. P.;SANTOS, F. P.. Uso de classificador hierárquico com PLN: aplicação em Consultas Tributárias no âmbito da SEFAZ-SP. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Érico Alexandre Isler

PAPA, J. P.;SANTOS, F. P.. Análise do progresso de safras por segmentação de imagens através de aprendizagem de máquina. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Rafaela dos Santos Sousa

PAPA, J. P.;SANTOS, F. P.. Aplicação de Learning to Rank para Ordenação de Artigos de Notícias. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Breno Ignácio da Silva

MENEGUETTE, R. I.;SANTOS, F. P.. Aplicação de algoritmos supervisionados e não supervisionados para otimização da anotação e classificação de textos. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Geison Leonino De Souza Ferreira

KOLEV, N.;SANTOS, F. P.. Comparação de Modelos de Aprendizado de Máquina Supervisionado na Classificação do Retorno de Ações. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Nicholas Magnus Deleuse Blikstad

LAURETTO, M. S.;SANTOS, F. P.. Predição da concessão de crédito livre para pessoas jurídicas através de modelagem de séries temporais. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Isabela de Jesus Cerqueira

LAURETTO, M. S.;SANTOS, F. P.. Aplicação de análise exploratória de dados e de aprendizado de máquina para avaliação de atuação de deputados federais. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Leonam Sérgio Pereira

RAMOS, P. L.;SANTOS, F. P.. Machine learning aplicado ao mercado de criptomoedas. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Pamella Miranda Munerato Rodrigues

RAMOS, P. L.;SANTOS, F. P.. Classificação de itens comprados no E-commerce através da descrição dos itens. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Eduardo Alberto Gomes Campos

STERN, R. B.;SANTOS, F. P.. As Decisões Judiciais do STJ sob olhar da AI: word embeddings nos modelos geradores de tópicos: NLTK, BERTopic e Top2Vec. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Erenilson de Castro Bezerra

DIAS, R.;SANTOS, F. P.. Análise de sentimentos em postagens do Twitter com foco no governo brasileiro. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Henrique de Castro Neto

SANTOS, M. O.;SANTOS, F. P.. Uso de Séries Temporais em Dados de Anúncio de Imóveis publicados no AirBnB - Um Estudo Aplicado à Cidade do Rio de Janeiro. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Jose Luis Juarez Ruelas

REZENDE, S. O.;SANTOS, F. P.. Sumarização de Resumos em Títulos de Trabalhos Acadêmicos. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Marcos Ferreira de Paula

REZENDE, S. O.;SANTOS, F. P.. Identificação do Produto em Documentos Fiscais Utilizando Técnicas de Mineração de Textos. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Reynaldo Pereira Martins

REZENDE, S. O.;SANTOS, F. P.. Classificação multicategorica da nacionalidade sobre culinárias e seus ingredientes utilizando processamento de linguagem natural/mineração de textos. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Marcelo Felippe Alves Souza

Santos, F. P.. Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Matheus de Castro Quirino

Santos, F. P.. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Douglas Freitas Augusto dos Santos

Santos, F. P.. Aprendizado de máquina na previsão da resistência à punção de lajes lisas de concreto armado. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Paulo Herrera

Santos, F. P.. Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Tiago Bernardes Kerr

Santos, F. P.. Diagnósticos de anomalias estomacais: utilizando aprendizado profundo, transfer learning e machine learning. 2023. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: André Eugênio Vieira Guimarães

Rodrigues, F. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Ciência de Dados aplicada à eventos esportivos: uma proposta de modelo preditivo em partidas de futebol. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Cláudia Regina Adati

Rodrigues, F. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Análise Prospectiva das Tecnologias Educacionais Emergentes na Pandemia. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: José Ricardo de Oliveira

Rodrigues, F. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Uma análise de algoritmos Machine Learning na detecção de falso alerto de lavagem de dinheiro. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Gilberto Carlos Ruggiero Bernasconi

Rodrigues, F. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Sistema para tomada de decisão em recrutamento de voluntários na análise de bioequivalência. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Vinícius de Oliveira Araújo

Rodrigues, F. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Um estudo sobre Sistemas de Recomendação. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Hederson Pereira dos Santos

Ponti, M. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Classificação multicategórica de notícias em língua portuguesa utilizando processamento de linguagem natural. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Henrique Akira Miamoto

Ponti, M. A.;DOS SANTOS, FERNANDO P.. Clusterização de clientes com base na RFM. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Luiz Vieira Salomão

SANTOS, M. O.;SANTOS, F. P.. Segmentação de Mercado e Previsão de Demanda usando Técnicas de Aprendizado de Máquina - Um estudo de caso para o mercado livre de energia Brasileiro. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Frederico de Souza Guerra

SANTOS, M. O.;SANTOS, F. P.. Detecção de pneumonia em imagens de raio-x de tórax infantil utilizando redes neurais convolucionais e transferência de aprendizagem. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Caue Monteiro Garcia Perez

SOUZA, L. F.;SANTOS, F. P.. Estudo e modelagem para previsibilidade de emissões de gases CO2 aplicados para veículos elétricos. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Carolina Timo Pinheiro de Almeida

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Previsão de quantidade de serviços de manutenção nas redes de água e esgoto do Distrito Federal. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: André Augusto de Lima Brasil

SOUSA, F. S.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de chatbot no Google Cloud Platform. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: [Nome removido após solicitação do usuário]

Delbem, A.C.B.;SANTOS, F. P.. Nonlinear dynamic soft sensor for online prediction of NOx emission in a chemical plant. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Antenor Timo Pinheiro de Almeida

SOUSA, F. S.;SANTOS, F. P.. Clusterização aplicada aos dados abertos do Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis (PMQC). 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: CAIO HENRIQUE DUARTE DE OLIVEIRA

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Detecção de perdas não-técnicas de energia elétrica utilizando redes neurais. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Alexandre de Aguiar Kamakura

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Estimativa da posição de objetos por imagens capturadas em câmeras estereoscópicas utilizando redes neurais. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Elise Yumi Tanaka

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Previsão de perda de clientes no setor de cartões de crédito. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Luis Pedro Ramalho Junior

SOUZA, L. F.;SANTOS, F. P.. Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para agrupamento e classificação de perdas e sobras em estoques de bases de distribuição de combustíveis. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Giancarlo Raoni Bassetto

SOUZA, L. F.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de software de busca inteligente para documentação técnica. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Hebert Ramos

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Alternativas locacionais de empreendimentos utilizando aprendizado de máquina. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Rodrigo dos Santos Pereira Teixeira

Delbem, A.C.B.;SANTOS, F. P.. Aprendizado de máquina aplicada a geração de audiências no contexto do marketing digital. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Marcley Moraes de Andrade

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Aplicação de modelos de classificação para detecção de tráfego malicioso em IoT. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Mateus Silverio de Assis

SOUSA, F. S.;SANTOS, F. P.. Estudo usando combinação de classificadores para categorização de anúncios de produtos com base em seus títulos. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Murilo Lima Ribeiro

CASTELO FILHO, A.;SANTOS, F. P.. Indústria de fertilizantes: aplicação de técnicas de aprendizado dinâmico na previsão da demanda de matérias-primas. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Patrícia Rodrigues Batista

SOUZA, L. F.;SANTOS, F. P.. Aplicação de algoritmos de classificação para análise de clientes de uma empresa de previdência complementar privada. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Rodrigo Garcia Silva

SOUZA, L. F.;SANTOS, F. P.. Predição da probabilidade de clientes de varejo aderir um programa de fidelidade. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Karina de Carvalho Fróes

SANTOS, F. P.. Influência de ruído e realce na classificação de tumores cerebrais em redes profundas. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Antônio Alves Lopes Filho

SANTOS, F. P.. Análise comparativa de redes profundas para reconhecimento automático de fala em português. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Eder Issao Ishibe

SANTOS, F. P.. Aprendizado de características para classificação de imagens de ressonância magnética da doença de Alzheimer. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Rondinele Santos de Morais

SANTOS, F. P.. Análise de sentimentos por imagem utilizando regressores profundos. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Arion Melkan de Freitas

PONTI, MOACIR A.;SANTOS, F. P.. Identificar a vitória do jogador numa partida de xadrez. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Denny Marcos Garcia

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Correlação entre sinais e sintomas oculares e expressão gênica da glândula salivar em pacientes com olho seco e síndrome de Sjögren. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Patrícia Maria Quintanilha de Moura

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Utilização de métodos de ciência de dados na definição de escopo de auditoria para avaliação dos gastos orçamentários federais transferidos aos municípios de Santa Catarina. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Marcel Ueno

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Modelo de Propensão a Churn. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Luiz Bunoro Batista

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Predição do retorno de ações usando técnicas de machine learning. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Guilherme de Cleva Farto

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Estudo exploratório em Automated Machine Learning (AutoML) no contexto de Data Science. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Fabiano Rodrigues

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Machine Learning para a Predição de Sucesso de Startups e Apoio a Investidores. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Edgard Pitombo Ferreira Neto

Rodrigues, F. A.;SANTOS, F. P.. Análise da aplicação de modelos de séries temporais em dados de consumo de água do sistema AGUAPURA Vianet. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Nathaly Augusto de Azevedo

Ponti, M. A.;SANTOS, F. P.. Rotatividade de clientes em Telcom: análise de características e capacidade preditiva. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Tatiane Vieira Alves

Ponti, M. A.;SANTOS, F. P.. Aplicação de técnicas de coleta e análise de dados para a construção de diários de voluntários com migrânea. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Felipe Moreira Moura

Ponti, M. A.;SANTOS, F. P.. Previsão de tendência de curto prazo do IBOVESPA usando dados históricos e aprendizado profundo. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: José Maria Ewerton dos Santos Junior

Delbem, A.C.B.;SANTOS, F. P.. Sistema de gestão por competências baseado em people analytics. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Igor Serrão Ribeiro

Delbem, A.C.B.;SANTOS, F. P.. Regressão logística com seleção de amostra de variáveis dependentes aplicada aos dados da corrente de comércio internacional. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Gabriel Donadio Costa

Delbem, A.C.B.;SANTOS, F. P.. Formação de Portfólio Por Meio de Support Vector Machine: Um Estudo de Caso da B3. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Rodrigo Cesar Arboleda

TRAINA, A. J. M.;SANTOS, F. P.. Estágio em Ciência de Dados Aplicado a Produtos financeiros. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Caio Augusto Duarte Basso

NAZARE, T. S.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de estratégia de investimento descentralizada (aplicação blockchain) para gerar retornos com baixo risco no fundo de investimento da gestora. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Helbert Moreira Pinto

F. P. DOS SANTOS; TOLEDO, C. F. M.. Comparação de desempenho de classificadores de imagens multi-espectrais entre modelos de redes complexas e modelos DCNN. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Cláudio César Domene Júnior

FORTES, R.;SANTOS, F. P.. Geração de imagens pixel-art para jogos digitais utilizando redes adversariais. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Lucas Kassouf Crocomo

FORTES, R.;SANTOS, F. P.. Estágio em telecomunicação. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Victor Lopes da Silva Guimarães

FORTES, R.;SANTOS, F. P.. Techinical rotation associate - Trend Micro. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Henrique Caetano Anraki

OLIVEIRA, M. C. F.;SANTOS, F. P.. Microsserviços - estudo e aplicação. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Pedro Naidhig Puzzi

BATISTA, G. E. A. P. A.;SANTOS, F. P.. Design, implementação e deploy de um sistema web. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: [Nome removido após solicitação do usuário]

BATISTA, G. E. A. P. A.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de software para controle de acesso e portaria virtual. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Tobias Mesquita Silva da Veiga

BATISTA, G. E. A. P. A.;SANTOS, F. P.. Internship or Master Thesis on Data Mining and Applied Machine Learning. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Caio Cesar Pinheiro Flores

MALDONADO, J. C.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de sistemas web. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Thiago Ledur Lima

PIMENTEL, M. G. C.;SANTOS, F. P.. Um estudo da influência de ruído em um sistema de detecção de anomalias em vídeo. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Matheus Henrique Soares

OLIVEIRA, M. C. F.;SANTOS, F. P.. Explorando modelos de redes convolucionais pré-treinadas para o aprendizado de características em imagens. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Renato Dompieri Beltrão

PIMENTEL, M. G. C.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de soluções com tecnologias web e métodos ágeis. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Juliana Rodrigueiro Clavisio Pereira de Oliveira

TOLEDO, C. F. M.;SANTOS, F. P.. Modelo de Deep Learning para reconhecimento de frutos de cacau. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Pedro Samuel Vidotti

BRAGA, R. T. V.;SANTOS, F. P.. Sistema autômato de irrigação inteligente. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Henrique Bonini de Britto Menezes

MARGARIDO, M. G.;SANTOS, F. P.. Desenvolvimento de software na área de inteligência artificial. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Lucas Peres Nunes Matias

CARVALHO, A. C. P. L. F.;SANTOS, F. P.. Detecção de Pistas e Guias Utilizando Deep Learning. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

Orientou

Moses Alexandre Ramos

Comparação de algoritmos de regressão, random forest e redes neurais (LSTM e Bi-LSTM) na previsão de rendimento agrícola de cana-de-acúcar; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Marcelo Fridman Mariz de Carvalho

Clusterização e segmentação de pacientes hospitalares para réguas de CRM; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Eliton Katsuhiro Nouchi

Métodos para análise de imagens e compressão de modelo no controle de qualidade industrial; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Ciências de Dados) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Lucas Henrique Mateo

Aplicação de visão computacional na classificação de doenças em plantações de soja; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

João Vitor Rodrigues Santillo

Explicabilidade na classificação de câncer de mama com redes neurais; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Lucas Serafim da Silva

Classificação de imagens de estilos arquitetônicos usando aprendizado profundo; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Pedro Henrique Baptista de Queiroz Assumpção

Análise e avaliação do reconhecimento de placas veiculares por meio de redes neurais; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Ricardo Roberto Storck Pinto

Detecção e contagem de pessoas em multidões a partir de imagens aéreas usando a arquitetura YOLO; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Marcelo Felippe Alves Souza

Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Douglas Freitas Augusto dos Santos

Aprendizado de máquina na previsão da resistência à punção de lajes lisas de concreto armado; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Matheus de Castro Quirino

Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

João Paulo Herrera

Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Tiago Bernardes Kerr

Diagnóstico de anomalias estomacais: utilizando aprendizado profundo, transfer learning e machine learning; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Rondinele Santos de Morais

Análise de sentimentos por imagem utilizando regressores profundos; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Antônio Alves Lopes Filho

Análise comparativa de redes profundas para reconhecimento automático de fala em português; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Eder Issao Ishibe

Aprendizado profundo de características para classificação de imagens de ressonância magnética de Alzheimer; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Karina de Carvalho Fróes

Influência de ruído e realce na classificação de tumores cerebrais em redes profundas; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA em Inteligência Artificial e Big Data) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Henrique Hiram Libutti Nunez

Image processing techniques for layer height estimation in the DED process; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Informática) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Joao Marcos Della Torre Divino

Aprendizado profundo de representações de imagens de erupções solares; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

João Vitor de Mello Gomes

A aprendizado de máquina no auxílio da detecção de problemas de saúde; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Leonardo Akel Daher

Modelo de previsão de demanda para alimentos perecíveis; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

João Gabriel Sasseron Roberto Amorim

Curriculum learning e outras estratégias de treinamento para remoção de ruídos em redes profundas; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

J

C; Souza, L; H; Messias; Sistema de Auxílio à biblioteca ETEC Philadelpho; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

C

de S; Da Silva, H; B; Da Silva; R; B; da S; Santos; Busca Saber; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

P

R; Da Silva, V; N; F; Moreira; Click Agua; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

B

Sartori; Sistema Gerenciador para Clínicas de Reabilitação em Dependência Química; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

A

C; C; Silva, B; C; Brito, E; J; F; Silva, L; L; M; Silva; Site de Gestão Financeira para crianças Economizoo; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

G

F; B; Apolinário, J; P; S; Do Carmo, Y; J; Macri; Gamer Connection; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

B

M; De Lima, L; S; da R; Genari, L; F; D; Quirino; Look Mee; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

W

A; C; Violin, M; A; Menegildo, W; Silva; Mwork; 2013; Orientação de outra natureza; (Técnico em Informática para Internet) - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza; Orientador: Fernando Pereira dos Santos;

Produções bibliográficas

  • LOPES, ALEXANDRE ; PEREIRA DOS SANTOS, FERNANDO ; DE OLIVEIRA, DIULHIO ; SCHIEZARO, MAURICIO ; PEDRINI, HELIO . Computer Vision Model Compression Techniques for Embedded Systems:A Survey. COMPUTERS & GRAPHICS-UK , v. 123, p. 104015, 2024.

  • DOS SANTOS, FERNANDO P. ; ZOR, CEMRE ; KITTLER, JOSEF ; PONTI, MOACIR A. . Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. NEURAL NETWORKS , v. 132, p. 131-143, 2020.

  • DOS SANTOS, FERNANDO P. ; RIBEIRO, LEONARDO S.F. ; PONTI, MOACIR A. . Generalization of feature embeddings transferred from different video anomaly detection domains. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION , v. 60, p. 407-416, 2019.

  • Ponti, M. A. ; SANTOS, F. P. ; COSTA, G. B. P. ; SILVEIRA, K. U. . Supervised and unsupervised relevance sampling in handcrafted and deep learning features obtained from image collections. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 80, p. 414-424, 2019.

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  • PONTI, MOACIR A. ; DOS SANTOS, FERNANDO P. ; RIBEIRO, LEO S. F. ; CAVALLARI, GABRIEL B. . Training Deep Networks from Zero to Hero: avoiding pitfalls and going beyond. In: 2021 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2021, Gramado. 2021 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2021. p. 9.

  • SANTOS, F. P. ; Ponti, M. A. . Features transfer learning for image and video recognition tasks. In: 2020 33nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2020, Porto de Galinhas. 2020: ANAIS ESTENDIDOS DO XXXIII CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 2020. p. 29-35.

  • PEREIRA DOS SANTOS, FERNANDO ; ANTONELLI PONTI, MOACIR . Alignment of Local and Global Features from Multiple Layers of Convolutional Neural Network for Image Classification. In: 2019 32nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2019, Rio de Janeiro. 2019 32nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2019. p. 241.

  • PEREIRA DOS SANTOS, FERNANDO ; ANTONELLI PONTI, MOACIR . Robust Feature Spaces from Pre-Trained Deep Network Layers for Skin Lesion Classification. In: 2018 31st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2018, Paraná. 2018 31st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2018. p. 189.

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  • BRUNO, D. R. ; SANTOS, F. P. . Aprendizado de Máquina - Deep Learning - com Vistas para o Auxílio Médico na Tarefa de Detecção de Câncer de Pele. In: II IF Ciência, 2017, Catanduva. II IF Ciência, 2017.

  • Ponti, M. A. ; SANTOS, F. P. . Aprendendo representações com Deep Learning: arquiteturas, treinamento e transferência de aprendizado. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

  • BRUNO, D. R. ; PEREIRA, D. C. M. ; SANTOS, F. P. . Aprendizado de Máquina - Deep Learning com vistas para o auxílio médico na tarefa de detecção de câncer de pele. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • SANTOS, F. P. ; Ponti, M. A. . Visual and motion features learning for anomalies detection in video. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

  • SANTOS, F. P. ; PEREIRA, A. S. . Estudo comparativo de técnicas para classificação de imagens de lesões de pele. 2015. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Projetos de pesquisa

  • 2020 - 2021

    Aprendizado profundo de representações com funções de perda auto-supervisionadas e de uma classe, Descrição: Aprendizado profundo tem sido amplamente aplicado em diversas tarefas de reconhecimento de padrões envolvendo estudos de variedade de representações, classificação de classes e detecção de anomalias. Apesar do grande avanço na área, particularidades no cenário de classificação de imagens e detecção de anomalias em vídeos ainda não foram totalmente exploradas. A auto-supervisão tem sido um tópico de destaque recentemente, mas que ainda não está consolidado na literatura, permitindo que avanços significativos possam ser alcançados em sua aplicabilidade no treinamento de redes supervisionadas com dados parcialmente rotulados. Na detecção de anomalias em vídeos, os modelos que objetivam encontrar soluções generalizáveis se concentram somente na extração de características em redes profundas ou simulam pseudo-classes em redes treinadas com muitas categorias. Consequentemente, esta proposta de pós-doutorado se propõe a investigar e construir modelos de aprendizado profundo que proporcionem uma variedade de representações, com auto-supervisão e/ou funções de perda de apenas uma classe, i.e adotar funções que otimizem uma rede profunda em que apenas dados normais estejam contidos no conjunto de treinamento. Com este propósito, redes convolucionais e unidades temporais serão explorados juntamente com auto-supervisão e funções de perda de uma classe. Como resultados são esperados modelos generalizáveis que proporcionem maior fluidez na detecção de anomalias em vídeos, em especial vídeos de vigilância, que poderão ser aplicados a sistemas de tempo-real e novas arquiteturas para reconhecimento de padrões a partir de pequenas bases rotuladas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fernando Pereira dos Santos - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Coordenador.

  • 2020 - 2021

    Product2Vec: Representação Semântica de Produtos de Lojas Virtuais utilizando Aprendizado de Máquina, Descrição: Consumidores têm realizado pesquisas exploratórias cada vez mais longas considerando um número cada vez maior de diferentes fontes e tipos de informações. Lojas virtuais, canais de \textit{youtube}, agregadores de ofertas, notícias, fóruns de discussão, sites de fabricantes e redes sociais são exemplos das diversas fontes de informação que consumidores podem utilizar para decidir sua compra. Essas fontes apresentam informação de vários tipos, tais como descrições de produtos, especificações, avaliações de consumidores, revisões de especialistas, vídeos de demonstração, imagens dos produtos, perguntas e respostas, entre outros tipos de dados. Essa grande quantidade de informações pulverizadas em diversos locais têm tornada a jornada de pesquisa e de decisão de compra tem sido cada vez mais longa e gerado cada vez mais insegurança aos consumidores. Nesse sentido, avanços recentes em representações multivisão (multi-modal) na área de Aprendizado de Máquina e \textit{Deep Learning} podem suportar novas aplicações para facilitar a personalização e exploração dessas informações. Considerar esses avanços no domínio de produtos (e seus conteúdos relacionados) de \textit{e-commerce} representa um desafio técnico-científico e é o objetivo principal deste projeto de pesquisa. Esforços técnicos e de pesquisa científica já têm sido empregados pela Birdie para coletar e estruturar dados desse domínio desenvolver tecnologias que habilitem aplicações para auxiliar consumidores, como buscas mais semânticas e agregação e personalização de diferentes tipos de informações. A empresa já conta com uma base de dados com mais de 50 milhões de registros entre ofertas, avaliações/\textit{reviews}, imagens, perguntas e respostas de 420 diferentes fontes, além mais de 5 milhões de preços são monitorados e armazenados diariamente. Esses dados estão sendo utilizados para criar aplicações, aplicar e avaliar tarefas de Aprendizado de Máquina tradicionais como a classificação desses registros em categorias, análise de sentimentos de avaliações, estruturação de descrições de produtos, entre outras. Esses esforços resultaram em alguns produtos, tais como o módulo de \textit{matching} (de-duplicação) automático de diferentes ofertas de um mesmo produto e a consolidação e agregação de diferentes informações sobre produtos. No entanto, foram utilizados métodos tradicionais de aprendizado de máquina que dependem muito de validação humana, como rotulação de amostras, criação de dicionários e construção de listas de referências (marcas, categorias e modelos). Tais limitações reduzem a escala da solução e dificultam sua expansão para diversas categorias de produtos. Por outro lado, avanços recentes na área de aprendizado de máquina que utilizam conceitos de \textit{Deep Learning}, regularização de similaridades e modelagem por redes heterogêneas demandam um grande volume de dados para funcionar mas precisam de poucos exemplos rotulados (aprendizado semissupervisionado), possibilitando menor intervenção humana no processo de aprendizado e maior generalidade e escala dos modelos criados. Nesse sentido, este projeto de pesquisa tem como principal intuito adaptar e incorporar métodos recentes de aprendizado de máquina que lidam com dados heterogêneos para estruturar a grande quantidade de informações contidas no domínio de \textit{e-commerce}. O resultado final da estruturação dessas informações é chamado nesta proposta de Product2Vec, em que é obtida uma nova representação sobre os produtos de comércio eletrônico, integrando fichas técnicas, \textit{reviews}, comentários, e diversos outros metadados. Essa nova representação permitirá correlacionar diretamente diferentes tipos de informações do modelo e fornecerá maior flexibilidade e poder de escala para criar aplicações relacionadas ao domínio da empresa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fernando Pereira dos Santos - Integrante / Everton Cherman - Coordenador.

  • 2019 - 2021

    Aprendendo características de conteúdo visual sob condições de supervisão limitada utilizando múltiplos domínios, Descrição: Métodos de aprendizado de características alcançaram o estado da arte em diversas aplicações, em particular em dados de um único domínio, mas também com resultados relevantes em bases de dados de domínios cruzados. Como coletar e rotular dados pode ser custo e, em alguns cenários, impossível, é fundamental investigar métodos que possam trabalhar com supervisão limitada ou sem supervisão. Nesse projeto trataremos o problema do aprendizado de caracter[iticas a partir de sinais, imagens e vídeos, sob supervisão limitada. Serão abordados ambos os problemas de encontrar uma imersão para um conjunto de dados, mas também entre domínios, o que significa encontrar estratégias para casar conteúdo de uma dada tarefa ao longo de diferentes dados ou domínios. Pretende-se contribuir investigando novos modelos e arquiteturas alternativas aos métodos correntes, incluindo modelos geradores, auto-encoders e outros, que permitam vencer os atuais desafios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fernando Pereira dos Santos - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Coordenador / John Collomosse - Integrante / Leonardo Sampaio Ferraz Ribeiro - Integrante / Patricia Bet - Integrante.

  • 2019 - 2020

    Ocorrência de Leishmaniose Visceral em aminais atendidos no Hospital Veterinário, Descrição: A leishmaniose visceral (LV) é uma zoonose com ampla distribuição mundial, inclusive no Brasil. É uma doença causada por um protozoário e sua transmissão ocorre principalmente pelo vetor Lutzomyia longipalpis. O cão é a principal fonte de infecção, no entanto, gatos e outros animais sinantrópicos podem estar envolvidos com a transmissão da doença, que podem desempenhar um papel importante na epidemiologia. O município de São José do Rio Preto situa-se na rota de expansão da doença no estado de São Paulo, possui um Hospital Veterinário Universitário que atende pacientes vindo de diversos estados, principalmente Minas Gerais e Mato Grosso do Sul, regiões endêmicas para LV. O presente estudo tem como objetivo detectar a ocorrência de LV em animais atendidos no Hospital Veterinário ?Dr. Halim Atique? ? Centro Universitário de Rio Preto, SP, Brasil, no período de 2011 a 2020. Trata-se de um estudo transversal retrospectivo e prospectivo em animais com suspeita de LV, atendidos pela instituição. Para o periodo de janeiro 2011 a dezembro de 2018 o estudo será retropectivo através de dados secundários, obtidos por meio de ficha de atendimento clinico e laboratorial. De janeiro de 2019 a dezembro de 2020, o estudo será prospectivo a medida que os novos casos suspeitos de LV seja identificado durante a consulta clínica de rotina. Serão realizadas coletas de sangue, punção de linfonodo e/ou imprint de lesões. As amostras serão encaminhadas para o Centro de Laboratório Regional Instituto Adolfo Lutz de São José do Rio Preto, para realização de teste rapido imunocromatográfico Dual Path Platform (TR-DPP®), ensaio imunoenzimático (ELISA) e parasitológico direto. A investigação da LV será essencial para observar a ocorrência desta enfermidade na região de São José do Rio Preto, pólo do Hospital Veterinário que contribuirá na determinação de estratégicas de controle, prevenção, análise espacial e identificar outros possíveis reservatórios desta zoonose.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fernando Pereira dos Santos - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Integrante / Denise Maria Bussoni Bertollo - Integrante / Carla Daniela Dan De Nardo - Integrante / Juliana Giatomassi Machado - Integrante / Roberto Mitsuyoshi Hiramoto - Coordenador.

  • 2017 - 2019

    Aprendizado de características na recuperação de imagens baseada em rascunhos e no sensoriamento remoto de baixa altitude, Descrição: Métodos de aprendizado de características têm alcançado o estado da arte em diversas áreas. Apesar dos resultados excelentes obtidos em conjuntos de dados benchmark, ainda há pouco entendimento sobre seu funcionamento, e aplicações ainda a serem exploradas, em particular quando se considera arquiteturas que vão além das redes neurais convolucionais padrão. Nesse projeto, propomos o uso de aprendizado de características a partir de aplicações como a análise de imagens de sensoriamento remoto de baixa altitude para agricultura de precisão, e no mapeamento dos domínios rascunho e imagens, com foco na recuperação de imagens baseada em rascunhos. Cada uma dessas tarefas tem seus próprios desafios, mas em comum há o limite de dados rotulados disponível para treinamento. Esses desafios podem ser resolvidos utilizando aprendizado profundo desenvolvendo novas arquiteturas baseadas em auto-encoders, redes siamesas e modelos geradores. Propõe-se avaliar os modelos utilizando não apenas os dados benchmark, mas também avaliar a qualidade das representações por meio de técnicas de visualização e projeção como forma de análise dos espaços de características. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fernando Pereira dos Santos - Integrante / Moacir Antonelli Ponti - Coordenador / Gabriel de Barros Paranhos da Costa - Integrante / John Collomosse - Integrante / Leonardo Sampaio Ferraz Ribeiro - Integrante.

Prêmios

2021

Melhor Professor do Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, ICMC/USP.

2021

Melhor Tese defendida na área de Ciência da Computação no ano de 2020, USP.

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - Atual

Venturus Centro de Inovação Tecnológica

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

Outras informações:
Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e redes profundas para visão computacional. Atividades de modelagem, validação e escrita científica.

Atividades

  • 08/2022

    Pesquisa e desenvolvimento, Venturus - IA.,Linhas de pesquisa

2024 - Atual

Universidade de São Paulo

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Orientador MBA Ciência de Dados

2022 - Atual

Universidade de São Paulo

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Orientador MBA Intelig. Artificial e Big Data

2020 - Atual

Universidade de São Paulo

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Tutor Pós-Graduação Lato Sensu, Carga horária: 4

2021 - 2023

Universidade de São Paulo

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Contratado III Doutor, Carga horária: 12

2020 - 2021

Universidade de São Paulo

Vínculo: Pós-doutorando, Enquadramento Funcional: Pós-doutorando, Carga horária: 20

2017 - 2020

Universidade de São Paulo

Vínculo: Aluno de doutorado, Enquadramento Funcional: Aluno de doutorado, Carga horária: 40

Atividades

  • 07/2025

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Aprendizado de Máquina" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 04/2025 - 06/2025

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Técnicas Avançadas de Captura e Tratamento de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 01/2025 - 03/2025

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Introdução à Ciência de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 10/2024 - 12/2024

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Redes Neurais e Arquiteturas Profundas" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 07/2024 - 09/2024

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Aprendizado de Máquina" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 04/2024 - 06/2024

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Técnicas Avançadas de Captura e Tratamento de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 10/2023 - 12/2023

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Redes Neurais e Arquiteturas Profundas" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 07/2023 - 09/2023

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina ''Aprendizado de Máquina'' (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 04/2023 - 06/2023

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Técnicas Avançadas de Captura e Tratamento de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 02/2023 - 06/2023

    Ensino, Ciências de Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Competições de Ciências de Dados, Projeto Empreendedor I, Projeto Empreendedor II, Tópicos Avançados em Ciências de Computação I - Visão Computacional

  • 03/2017 - 06/2023

    Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Linhas de pesquisa

  • 01/2023 - 04/2023

    Ensino, MBA em Ciências de Dados, Nível: Especialização,Disciplinas ministradas, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Introdução à Ciência de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ)

  • 09/2022 - 12/2022

    Ensino, MBA em Ciências de Dados, Nível: Especialização,Disciplinas ministradas, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Redes Neurais e Arquiteturas Profundas" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ)

  • 08/2022 - 12/2022

    Ensino, Ciências de Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Ciência da Computação II

  • 07/2022 - 09/2022

    Ensino, MBA em Ciências de Dados, Nível: Especialização,Disciplinas ministradas, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina ''Aprendizado de Máquina'' (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ)

  • 03/2022 - 07/2022

    Ensino, Ciências de Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Aprendizado de Máquina, Introdução à Programação para Engenharia

  • 04/2022 - 06/2022

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Técnicas Avançadas de Captura e Tratamento de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 01/2022 - 03/2022

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Introdução à Ciência de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 08/2021 - 01/2022

    Ensino, Ciências de Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Ciência da Computação II, Laboratório de Introdução à Ciência da Computação II

  • 10/2021 - 12/2021

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Redes Neurais e Arquiteturas Profundas" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 04/2021 - 12/2021

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Metodologia e Pesquisa para Ciências de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 08/2021 - 09/2021

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Aprendizado de Máquina" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 04/2021 - 07/2021

    Ensino, Ciências de Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Ciência de Computação I

  • 04/2021 - 06/2021

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Técnicas Avançadas de Captura e Tratamento de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 02/2021 - 04/2021

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Introdução à Ciência de Dados" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 10/2020 - 12/2020

    Extensão universitária , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Atividade de extensão realizada, Tutoria no MBA de Ciências de Dados na disciplina "Redes Neurais e Arquiteturas Profundas" (Fundação de Apoio à Física e à Química - FAFQ).

  • 02/2019 - 06/2019

    Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Estágio realizado, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) - Disciplina de Projetos de Intercâmbio.

  • 07/2018 - 12/2018

    Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Estágio realizado, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) - Disciplina de Projetos de Graduação.

  • 02/2018 - 06/2018

    Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Estágio realizado, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) - Disciplina de Processamento de Imagens.

  • 07/2017 - 12/2017

    Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.,Estágio realizado, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) - Disciplina de Metodologia de Pesquisa em Computação.

2023 - 2023

Universidade de Brasília, UnB

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Contratado, Carga horária: 20

Atividades

  • 09/2023 - 12/2023

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Algoritmos e Programação de Computadores, Introdução à Ciência da Computação

2020 - 2022

Birdie

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Machine Learning Engineer, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e redes profundas para reconhecimento de padrões em imagens e textos provenientes de múltiplas fontes (e-commerces, fóruns e dados privados) para o domínio de produtos e também para propagação de rótulos. Criação de rotinas de pré-processamento e análises para identificar mudança de padrões em características da qualidade de produtos ao longo do tempo.

2019 - 2020

Universidade Paulista

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 7

Atividades

  • 02/2020 - 07/2020

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação Gráfica, Programação para Dispositivos Móveis

  • 08/2019 - 12/2019

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Circuitos Lógicos Digitais

  • 08/2019 - 12/2019

    Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Desenvolvimento de Software para Internet, Programação Orientada a Objetos II, Linguagem e Técnicas de Programação

  • 02/2019 - 06/2019

    Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Programação Orientada a Objetos I, Projeto de Interface com o Usuário, Desenvolvimento em Ambientes Web

2016 - 2017

Travel Explorer

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Desenvolvimento, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de ferramentas web na área turística utilizando as linguagens de programação C# e JavaScript, integração com web services e gerenciamento de dados com SQL Server.

2014 - 2016

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Vínculo: Aluno de mestrado, Enquadramento Funcional: Aluno de mestrado

Outras informações:
Desenvolvimento de nova metodologia para segmentação e classificação de imagens de lesões de pele aplicando técnicas como o filtro de difusão anisotrópica, morfologia matemática, transformada imagem-floresta, dimensão fractal e floresta de caminhos ótimos. A classificação das imagens proporciona um auxílio ao diagnóstico das lesões para determinar o tratamento mais adequado ao paciente de maneira mais rápida.

Atividades

  • 03/2014 - 06/2016

    Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas de São José do Rio Preto.,Linhas de pesquisa

2012 - 2016

Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 33

Outras informações:
Professor de nível técnico na área de informática com foco em conteúdos de programação (C, C#, Visual Basic, PHP e JavaScript), modelagem e criação de banco de dados, análise de sistemas, desenvolvimento de sites (HTML e CSS), informática básica e orientação de trabalhos de conclusão de curso.

2011 - 2013

Qriteris Tecnologia

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de sistemas, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de sistemas para controle orçamentário, contábil, secretariado e farmacêutico utilizando MS Visual Studio, web services, linguagens de programação e tecnologias (Visual Basic, C#, JavaScript, Ajax, jQuery, Entity Framework, MVC e Active Reports), banco de dados (Oracle e SQL Server) e SCRUM. Responsável pela comunicação entre a equipe de desenvolvimento do Brasil com o escritório central localizado em Barcelona, Espanha, durante um ano, realizando o controle de cronograma, distribuição de tarefas, controle de testes e desenvolvimento de documentos do projeto.

2008 - 2011

Ferrari Systems Informática

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de sistemas, Carga horária: 40

Outras informações:
Análise e desenvolvimento de sistemas na área comercial, financeira, reparo de máquinas, produtos laboratoriais e industrial com uso de Visual Basic e SQL Server. Atividades de levantamento de requisitos, controle de testes, qualidade de software, treinamento técnico, assistência e suporte ao usuário.