✨ Sobre mim

☕ Sou um desenvolvedor Go apaixonado pela linguagem e meu compromisso com a excelência me impulsionaram a me destacar como profissional.

🌟 Minha expertise abrange uma ampla gama de áreas, incluindo o desenvolvimento de software altamente performático, a implementação de redes neurais artificiais para soluções de inteligência artificial, além de habilidades intermediárias em programação de baixo nível e até mesmo o emocionante campo de desenvolvimento de jogos.

✨ Uma característica essencial que me define é a minha flexibilidade. Tenho a capacidade de me adaptar com facilidade às demandas em constante evolução e às mudanças de prioridades, garantindo que os projetos avancem de maneira fluida e eficaz. Encontro inspiração em situações desafiadoras e desconhecidas, pois vejo nelas oportunidades de aprendizado e crescimento. Estou sempre ansioso para absorver novas ideias e experiências, aprimorando meu conjunto de habilidades de maneira contínua.

🤝 Meu compromisso com o sucesso do cliente é inabalável. Estou disposto a investir o tempo e a energia necessários para adquirir as competências específicas que um projeto exige. Minha abordagem é colaborativa e focada em resultados, visando sempre superar as expectativas.

❤️ Agradeço antecipadamente pela oportunidade de trabalhar em conjunto. Estou genuinamente entusiasmado com a perspectiva de contribuir para o sucesso dos seus projetos e estou ansioso para embarcar nessa jornada com você.

🔮 🌟 Godot-AI

🎥 Vídeo Demonstrativo no YouTube

Godot-AI é um dos meus projetos pessoais, um jogo feito com Godot 3 que eu mesmo desenvolvi com a implementação do meu próprio modelo de I.A. O objetivo do jogo é fugir dos obstáculos que caem em pontos aleatórios da arena, o jogo é controlado por um cubo, representando o personagem e as linhas aos redores do personagem, representam ativações de sensores. Quando os sensores de distância do personagem detecta algum objeto em alguma direção, uma linha é desenhada na tela para representar visualmente, que o sensor está detectando algum objeto na respectiva direção. Sobre o modelo de I.A, é uma rede neural artificial com aprendizagem por reforço, ou seja, o modelo aprende iterativamente com seus próprios erros jogando o jogo. Não é necessário nenhum pré-treinamento, conforme a I.A descobre o jogo e como ele funciona ela ganha experiência, quanto mais tempo ela jogar ela se torna mais experiente. O Projeto teve sua versão final construida em 15 de maio de 2020, sem usos de frameworks ou libs de ML/Deep learning.