Trajetória

Provedor: Alura

Treinamento abrangente cobrindo o ciclo de vida completo de modelos de aprendizado profundo. Focado em operações com tensores, construção de arquiteturas neurais customizadas e implementação de ciclos de treinamento usando PyTorch para problemas não-lineares complexos.

Provedor: Alura

Dominei a mecânica de otimização de modelos profundos configurando solvers avançados como Adam e SGD, enquanto aplicava estrategicamente métodos de regularização como Dropout e weight decay para garantir generalização robusta e prevenir overfitting durante o processo de retropropagação.

Provedor: Alura

Focado em arquiteturas de dados sequenciais, utilizei PyTorch para projetar e implementar Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Units (GRU), abordando efetivamente o problema do gradiente que desaparece para manter dependências temporais em tarefas complexas de time-series e linguagem natural.

Provedor: Alura

Implementação avançada de modelos de visão computacional. Focado em design de arquitetura CNN, incluindo camadas convolucionais, pooling e estratégias de dropout para extração de características e tarefas de classificação de imagens.

Provedor: Alura

Este certificado focou na implementação de baixo nível de arquiteturas neurais usando Tensors e grafos computacionais, onde aproveitei o módulo torch.nn para construir Perceptrons Multicamadas e definir estratégias customizadas de inicialização de pesos para desafios de classificação não-linear.

Provedor: ICPC América do Sul/Brasil Primeira Fase

Condecorado pelo desempenho em uma das mais prestigiadas competições de programação algorítmica do mundo. Demonstra capacidade de resolver problemas complexos sob restrições de tempo rigorosas.

Provedor: BRASAS

Certificado em nível C2 de proficiência em inglês, possibilitando colaboração contínua em ambientes internacionais e consumo de literatura técnica avançada.