Sou um desenvolvedor focado em Visão Computacional e Machine Learning, com experiência prática comprovada em todo o pipeline de projetos de IA, desde a anotação e preparação de datasets até o treinamento de modelos.
Atualmente, estou cursando presencialmente Tecnólogo em Desenvolvimento de Sistemas na UNIMAM.
- Estou trabalhando em:
- Um projeto de pesquisa sobre Classificação Zero-Shot de Pragas Agrícolas, aplicando modelos Vision-Language (VLMs) como o OWL-ViT.
- Um projeto sobre Utilização de Machine Learning em Sistemas Embarcados, com Tensorflow Lite e C/C++.
- Um projeto de Detecção de Pragas Agrícolas usando modelos YOLO.
| Categoria | Tecnologias |
|---|---|
| Visão Computacional | OpenCV, YOLO (Darknet e Ultralytics), TensorFlow, Keras, Detecção de Objetos, Segmentação, Transfer Learning |
| Anotação de Dados | DarkMark, LabelImg, Rotulagem de Imagens, Controle de Qualidade, Data Augmentation, Validação de Datasets |
| Machine Learning | CNN, TensorFlow Lite, Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning |
| Linguagens & Bibliotecas | Python, C/C++, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn |
| Formatos de Dataset | YOLO, COCO, Pascal VOC |
| Ferramentas | Git, GitHub, Docker |
- Descrição: Pesquisa ativa sobre a aplicação de modelos Vision-Language (VLMs), como o OWL-ViT do Google Research, para reconhecer pragas agrícolas sem necessidade de treinamento supervisionado.
- Objetivo: Investigar o potencial de redução de até 80% na dependência de datasets rotulados manualmente.