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Rodrigo
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Sobre Rodrigo
Sou doutor em Entomologia pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), Brasil, com formação multidisciplinar em áreas como ecotoxicologia, estatística e computação. No ano de 2020, obtive patente de registro do programa de computador Ethoflow ((informação oculta) O Ethoflow é um programa desktop desenvolvido em Python, que analisa, automaticamente, parâmetros do comportamento animal por meio de inteligência artificial (IA). No Ethoflow, também foi implementado uma ferramenta de visão computacional para detecção de objetos (segmentação de instâncias), que permite analisar o comportamento em experimentos de campo com ambiente heterogêneo. Em 2021, publiquei um artigo de alto impacto no Journal of Hazardous Materials ((informação oculta) no qual utilizei algoritmos de IA para predizer a contaminação por agroquímicos em abelhas. Em 2022, apliquei IA para automatizar a triagem de informação em um trabalho de meta-análise ((informação oculta) e para avaliar a qualidade de sementes de trigo usando imagens RGB. Atuo prestando serviço em projetos com empresa multinacional (GDM seeds), utilizando IA para triagem de plantas no campo e medição da composição corporal de animais em viveiros. Também desenvolvo e sou responsável pela plataforma Spectra stats ((informação oculta) Além disso, tive a oportunidade de atuar como professor substituto no Departamento de Entomologia da UFV e atualmente sou pesquisar de pós-doutorado em projeto com utilização de IA para detectar pesticidas em insetos com sensores de baixo custo. Tenho experiência em programação, principalmente, com Python, R e VBA e as bibliotecas/ferramentas TensorFlow, Keras, YOLO, Scikit-learn, OpenCV, NumPy, Matplotlib, Pandas, Seaborn, Jupyter notebook, Spyder, tidyverse, dplyr, ggplot2, car, lme4/nlme, survival, caret, vegan, R Markdown e Shiny.
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Sobre a aula
- Escola primária
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níveis :
Escola primária
Collège
1º ciclo do ensino secundário
2º ciclo do ensino secundário
Terminale
BTS
Ensino Superior
AEA
Mestrado
Doutoramento
MBA
- Português
Todos os idiomas falados na aula :
Português
Aprenda estatística de maneira descomplicada, com aulas objetivas e praticas em diversas áreas de estudo desde de graduação até ensino pós-graduação.
Com relação à estatística experimental, possuo conhecimento em análise de sobrevivência, análise de probit, análise de variância, análise de variância multifatorial, regressão linear, regressão linear múltipla, análise de covariância, modelos lineares generalizados e modelos mistos. Em estatística multivariada, possuo experiência em agrupamentos hierárquicos, k-médias, análise de componentes principais, análise de fatores, análise discriminante, análise de variância multivariada, análise de variância permutacional e correlação canônica.
Em relação à inteligência artificial, possuo habilidades em Random Forest, Support Vector Machine, Gradient Boosting, Multilayer Perceptron, Naive Bayes, Decision Trees e Redes Neurais Convolucionais. Também tenho experiência no uso de ferramentas como TensorFlow, Keras, YOLO, Scikit-learn, OpenCV, NumPy, Matplotlib, Pandas, Seaborn, Jupyter Notebook, Spyder, tidyverse, dplyr, ggplot2, car, lme4/nlme, survival, caret, vegan, R Markdown e Shiny.
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