Bem-vindo ao meu pedaço de caos digital, onde a programação encontra um monte de outras coisas que eu amo (e algumas que eu odeio, mas umas porradas da vida nos fortalecem).
Sou apenas um cara que ama um bom código, uma bela bancada com componentes eletrônicos e ferramentas organizada ou não, e odeia uma máquina de café quebrada. Mentira porque coado é sempre melhor.
Engenheiro Eletrônico, Mestrando em IA, baterista nas horas vagas e sempre em busca do prato nonsense de boteco perfeito para acompanhar uma boa cerveja.
- UTFPR: Engenharia Eletrônica e um mestrado em progresso em IA.
Na Pumatronix, eu mexo com visão computacional, adivinhando o que as placas dos carros estão tentando nos dizer e contando veículos nas vias públicas.
Aqui estão alguns dos meus projetos, meus pequenos monstros que construí em noites de insônia e litros de café:
- Piu Piu Annihilator: A arma de brinquedo mais legal (e só um pouquinho perigosa) que você vai ver hoje.
- Sentinel Eyes: Um drone que reconhece seu rosto e julga suas escolhas de moda. Não... ele só reconhece seu rosto mesmo. Essa camisa furada de traça ele ignora.
- Byakugan: Inspirado no olho que tudo vê no universo de Naruto, este sistema não apenas conta veículos em vias públicas, mas faz isso com um olhar afiado e analítico, observando os fluxos e movimentos como um verdadeiro ninja da visão computacional. Ele observa as "veias" de nossas cidades, garantindo que cada "célula" (ou, nesse caso, veículo) seja contabilizada, proporcionando uma visão penetrante e ampla dos nossos espaços urbanos. Quem precisa do olho de um Uchiha quando se tem um sistema assim, não é mesmo?
- Tattoo Tracer: Pra que identifidade se você tem uma tatuagem? Este sistema detecta pessoas, tatuagens, poses e, a partir de tudo isso, adivinha magicamente onde a tatuagem está no seu corpo. Se você for um foragido da polícia e tiver uma tatuagem com nome da ex, é melhor esconder essas belezinhas, aí.
Quer falar comigo? Pode me encontrar no LinkedIn ou dando RTs desnecessários no Twitter. Se preferir o bom e velho email, me mande suas correntes e memes para [email protected].
Estou planejando tornar o Piu Piu e o Sentinel Eyes autônomos usando IA, porque claramente o que o mundo precisa é de mais máquinas autônomas com potencial destrutivo. Desculpa se estou ajudando a humanidade a trilhar seu caminho rumo à extinção.
Challenges to do! Quero finalizar Challenges do Kaggle para dar uma visitada em todos os conceitos de Data Analysis e Machine Learning possíveis.
- [OK] Análise do Titanic: Explore e analise o conjunto de dados do Titanic para entender os fatores que influenciaram a sobrevivência dos passageiros.
- [OK] Spaceship: [OK] KDD Cup 2009
- [Em andamento] Análise de Vendas da Black Friday: Analise um conjunto de dados de vendas da Black Friday para identificar padrões de compra e preferências do consumidor.
- Predição de Preços de Casas: Desenvolva um modelo para prever os preços das casas com base em diversas características.
- Detecção de Fraude de Cartão de Crédito: Construa um modelo para identificar transações fraudulentas em um conjunto de dados de transações de cartão de crédito.
- Reconhecimento de Dígitos Escritos à Mão (MNIST): Utilize redes neurais para reconhecer dígitos escritos à mão.
- Classificação de Raças de Cães: Implemente um modelo de deep learning para classificar imagens de cães de acordo com sua raça.
- Detecção de Pneumonia em Radiografias de Tórax: Desenvolva um modelo de visão computacional para detectar pneumonia em imagens de radiografia de tórax.
- Segmentação de Imagem de Núcleos Celulares: Crie um modelo para segmentar núcleos celulares em imagens de microscópio.
- Análise de Sentimento de Tweets: Analise o sentimento de tweets relacionados a desastres naturais.
- Sumarização Automática de Textos: Desenvolva um modelo de NLP para gerar resumos automáticos de textos longos.
- Treinamento de Agente para Jogo Atari: Utilize técnicas de reinforcement learning para treinar um agente a jogar um jogo clássico do Atari.
A organização deste github obedece as seguintes categorias
- Web
- Data Science
- Artificial Intelligence (machine learning and deep learning)
- Big Data and IoT
- Electronics Engineering
- Embedded Systems
- Logic Programming
Divirta-se!
Categoria | Projeto | Status | Live View | Techs | Desc |
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Web | Projeto 01: Página de Login do Instagram | MVP | Link | Html5 | Réplica da página de login do Instagram. |
Web | Projeto 02: Clone do Netflix | MVP | Link | Html5 | Réplica da página inicial do Netflix. |
Web | Projeto 03: Clone do Gather Town | Dev | Link | Html5 | Réplica do sistema gather.town, que permite que empresas possam ter escritórios virtuais. |
Web | Projeto 04: Jogo Genius | MVP | Link | Html5 | Réplica do jogo Genius feito em html5 (javascript puro). |
Web | Projeto 05: Repos | MVP | Link | Reactjs - Github API | Visualizador de informações reduzidas de perfis do github. |
Web | Proejto 06: Encurtador de URL | Dev | Link | Mongodb - Nodejs | Permite adicionar um link grande a uma base de dados, e, a partir de então, usar um link encurtado pelo servidor para acessar o mesmo site. |
Category | Project | Status | Live View | Techs | Description |
---|---|---|---|---|---|
Machine Learning | Project 01: Titanic Challenge | MVP | Link | Python - Pandas - Scikit Learn | Model to predict whether a person, based on their characteristics, would die or survive the Titanic disaster. |
Machine Learning | Project 02: Spaceship Titanic | MVP | Link | Python - Pandas - Scikit Learn | Model to predict whether a person would be teleported to another dimension upon colliding with an unknown event, based on their characteristics. |
Machine Learning | Project 03: KDD Cup 2009 | MVP | Link | Python - Pandas - Scikit Learn | A telephone company has made a dataset with several unrecognizable features, but with a pattern. They are looking for a solution that indicates whether customers will cancel or not cancel, or upgrade or not upgrade their plan according to the features. |
Computer Vision | Project 04: Food Images (Food-101) | In Development | Link | Python - TensorFlow - Keras | Model to classify food images into 101 categories, from apple pies to waffles. The dataset includes different subsets for image analysis and formatted specifically for Keras HDF5Matrix for easy reading. The challenge extends to identifying important image regions/components for classification, detecting combinations of existing tags to identify new types of food, and building object detectors for similar objects in full scenes. |
Category | Project | Status | Live View | Techs | Description |
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Computer Vision | Project 01: Piu Piu Annihilator | MVP | Link | Python - YOLOv8 - Raspberry Pi 4 - C++ - Node.js - REACT | Toy gun that shoots NERF projectiles at a target identified through computer vision. |
Computer Vision | Project 02: Sentinel Eyes | MVP | Link | Python - Face Recognition - Dlib - Raspberry Pi 4 - C++ - MongoDb - Node.js - REACT | Drone that flies and performs facial detection. |
Computer Vision | Project 03: Byakugan | MVP | Link | Python - YOLOv8 - Deep SORT - Raspberry Pi 4 - C++ - MongoDb - Node.js - REACT | Performs autonomous vehicle counting on public roads. |
ANN Mnist - Artificial Neural Network to classify handwritten digits from the MNIST dataset.
ANN Regression - Artificial Neural Network to predict a sintetic dataset.