Obtive meu B.S. Graduado em Engenharia da Computação em 2007 pela Pontifícia Universidade Católica Dom Bosco, meu M.Sc. e Ph.D. em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo, em 2010 e 2016, respectivamente.
Áreas de interesse:
Possui graduação em Física pela Universidade Estadual de Santa Cruz (2012), mestrado em Física com ênfase em Astrofísica pela Universidade Estadual de Santa Cruz (2015) e doutorado em Física Aplicada à Medicina com ênfase em Neurociências pela UNICAMP (2022). Atualmente está realizando pós-doutorado em Machine Learning na FGV.
ÁREAS DE INTERESSE:
Possui graduação em Matemática pela Universidad Nacional de Colombia, Bogotá D.C. (2013), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2016) e doutorado em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2021).
ÁREAS DE INTERESSE:
Bacharel em Física pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009), Mestrado em Engenharia Civil pela COPPE-UFRJ (2011) com ênfase em Geofísica Computacional, onde trabalhou com Propagação de Ondas Sísmicas e Modelagem Computacional. Doutorado em Engenharia Mecânica na PUC-Rio (2018), na área de Reologia de Materiais Complexos e Mecânica dos Fluidos Não-Newtonianos, sob orientação do Professor Paulo Roberto de Souza Mendes, trabalhando no desenvolvimento de modelos constitutivos tixotrópicos.
Áreas de interesse: Aprendizado de representação gráfica, Predição de links, Redes biológicas (especialmente redes de interação medicamentosa), Sistemas de recomendação, Redução de viés na estimativa de parâmetros, Aprendizado contrastivo, Amostragem MCMC e Aplicação de aprendizado de máquina em biologia e saúde.
Possuo graduação em Ciências Atuariais pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2013) e mestrado em Matemática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2017). Fiz meu doutorado em Estatística orientado por Glauco Valle e Giulio Iacobelli na Universidade Federal do Rio de Janeiro (2022). Tenho experiência como professor substituto na Universidade Estadual do Rio de Janeiro e na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Meus interesse de pesquisa são em Probabilidade, Processos Estocásticos e suas aplicações.
É graduado em Estatística pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), mestre em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) e doutor em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), tendo cursado período sanduíche na Universidade Bocconi (Departamento de Ciências da Decisão), na Itália. Foi professor substituto na Universidade Federal de Santa Catarina.
Possui Graduação em Ciências Atuariais (com mérito Magna Cum Laude) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2001), Mestrado em Administração (Finanças) pelo Instituto COPPEAD de Administração / UFRJ (2004) e Doutorado em Administração (linha de pesquisa Finanças) pelo Instituto COPPEAD de Administração / UFRJ (2008), tendo feito estágio de doutorado na Cass Business School, City University, Londres / Reino Unido.
Meu interesse de pesquisa concentra em projetar métodos algorítmicos eficientes e fundamentados para problemas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artifical, passando por proposta de modelos, algoritmos de aprendizado e inferência aproximada e escalável, inferência causal e predição.
Eu realizei a maior parte da minha formação matemática no Institut de Mathématiques d'Orsay, no sul de Paris. Passei pelo ENS Saclay, onde obtive meu diploma de agrégation (diploma de ensino). Segui depois um mestrado de pesquisa em matemática e ciências da vida.
Fiz um doutorado em Topological Data Anaysis, sob a supervisão de Frédéric Chazal e Marc Glisse na equipe DataShape (INRIA Saclay). Desenvolvi variações da teoria da homologia persistente, para resolver problemas de inferência topológica.