Inteligência Artificial Aplicada | Ciência de Dados | Machine Learning | Desenvolvimento de Software
Desenvolvo soluções que conectam pesquisa científica, dados e software para resolver problemas reais em saúde, educação, indústria e gestão pública.
Sou professor e pesquisador do Instituto Federal do Ceará (IFCE), com doutorado e pós-doutorado em Física pela UFC, formação em Ciência de Dados e MBA em Data Science & Analytics pela USP.
Minha trajetória combina modelagem matemática, simulação computacional e desenvolvimento de aplicações com inteligência artificial. Trabalho desde a preparação dos dados e o treinamento dos modelos até sua integração em APIs, dashboards e sistemas.
Tenho interesse especial em construir soluções úteis, explicáveis e bem estruturadas, aproximando os resultados da pesquisa das necessidades de quem utiliza a tecnologia.
- IA e Machine Learning: modelos preditivos, classificação, reconhecimento de padrões e análise de séries temporais.
- Visão computacional: análise de imagens médicas, contagem de organismos e investigação de fraudes em documentos e imagens.
- LLMs e processamento de linguagem natural: extração de informações, análise de sentimentos, classificação de emoções e integração com servidores MCP.
- Ciência de dados aplicada: indicadores urbanos, dados educacionais, análises socioeconômicas e apoio à decisão.
- Desenvolvimento de software: APIs, aplicações analíticas, integração de modelos e arquitetura de sistemas.
- Pesquisa e ensino: física computacional, inteligência artificial e formação em computação e ciência de dados.
| Projeto | Aplicação |
|---|---|
| Tórax | Investigação de achados em radiografias de tórax com redes neurais e visualização das regiões relevantes por Grad-CAM. |
| CCLI — IA na educação | Modelagem do risco de evasão estudantil, com análises por aluno, matrícula e curso. |
| RHIA / rhia-jc | Processamento de currículos em PDF, DOCX e imagens, com extração estruturada, validação de dados e testes de regressão. |
| fraudeimagens | Desenvolvimento de métodos para investigar inconsistências e possíveis adulterações em imagens e documentos. |
| contagemcamarao | Contagem automática de larvas de camarão por visão computacional. |
| ResidUômetro Fortaleza | Aplicação em R Shiny e PostgreSQL para acompanhar indicadores de resíduos urbanos e suas séries históricas. |
| analisentimentos | Servidor MCP para classificação de emoções com GoEmotions, contemplando 28 categorias. |
| simuladorfundeb2 | Simulação de ponderações do FUNDEB, envolvendo VAAF, VAAT e VAAR, com API em FastAPI. |
| hexagonal | Implementação de referência de Arquitetura Hexagonal em Python, com separação entre domínio e integrações. |
Também desenvolvo trabalhos em indicadores urbanos, previsão de séries econômicas, análise de áudio de tráfego e modelagem de viralização de conteúdo.
| Categoria | Ferramentas |
|---|---|
| Linguagens | Python, R, SQL, JavaScript e TypeScript |
| Machine Learning e Deep Learning | PyTorch, TensorFlow/Keras, scikit-learn e XGBoost |
| NLP e LLMs | Transformers, BERT, modelos GPT, GoEmotions e MCP |
| Explicabilidade | Grad-CAM e LIME |
| Back-end e APIs | FastAPI, Flask e NestJS |
| Dados e aplicações analíticas | PostgreSQL, R Shiny, Power BI e Gradio |
| Infraestrutura e versionamento | Docker, Git, GitHub e AWS |
Tenho interesse em colaborar com empresas e grupos de pesquisa no desenvolvimento de provas de conceito, aplicações de IA e produtos orientados por dados.
Posso contribuir com a definição do problema, avaliação dos dados, desenvolvimento e validação dos modelos e integração da solução ao software.
Sintetizadores e teclados, café, ficção científica e curiosidade sobre como as coisas funcionam.
- GitHub: @joaoclaudio82
- LinkedIn: João Cláudio Nunes Carvalho
- Medium: joaoclaudionc.medium.com