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Thiago
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Faça aula de Matemática, Engenharia, Economia, Finanças, Ciência da Computação Obteve o título de Doutor em Ciências Matemáticas e de Computação pelo Instituto de
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Sobre Thiago
FORMAÇÃO ACADÊMICA
Pós Doutorado : Aprendizado de Máquina - Universidade de São Paulo (USP) (Início em 2013 - Não concluído)
Doutorado : Ciências de Computação e Matemática Computacional - Universidade de São Paulo (USP) (2010 - 2012)
Graduação : Engenharia de Computação - Universidade de São Paulo (USP) (2005 - 2009)
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Sobre a aula
- Ensino Básico
- Ensino Secundário
- Première
- +7
níveis :
Ensino Básico
Ensino Secundário
Première
Terminale
BTS
Supérieur
Formação para adultos
Mestrado
Doutoramento
MBA
- Português
Todos os idiomas falados na aula :
Português
Obteve o título de Doutor em Ciências Matemáticas e de Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), Universidade de São Paulo (USP), no dia 13 de dezembro de 2012 (período de doutoramento: 2 anos e 10 meses). Em 17 de dezembro de 2009, completou a graduação em Engenharia de Computação pela Universidade de São Paulo, formando-se em primeiro lugar da turma, sob responsabilidade do Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC) e da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Conquistou, fruto de sua tese de doutorado intitulada "Aprendizado de Máquina em Redes Complexas: Modelagem, Análise e Aplicações", o Prêmio Tese Destaque USP 2013 na Grande Área de Ciências Exatas e da Terra (primeira colocação). No tocante a sua graduação, também obteve reconhecimento, respaldado por meio de três dignidades universitárias: Diploma de Mérito Acadêmico (ICMC - USP), Honra ao Mérito (EESC - USP e CREA - SP) e Prêmio CREA-SP de Formação Profissional (CREA - SP). Atualmente, é Pós-Doutorando no ICMC/USP (início: 07/01/2013), sob supervisão do Prof. Dr. Zhao Liang. Além disso, trabalha como Analista do Banco Central do Brasil, praça de Brasília, desde 16 de novembro de 2011, na área de Tecnologia da Informação. Atua em diversas áreas de pesquisa, entre as principais destacam-se: aprendizado de máquina, redes complexas, redes neurais e sistemas dinâmicos.
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