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Vinicius Gustierrez Neves

Olá, sou estudante de Bacharelado em Ciências da Computação no renomado Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP de São Carlos (ICMC - USP). Durante minha graduação, tenho adquirido conhecimentos sólidos em áreas como programação, algoritmos, visão computacional, inteligência artificial e robótica.

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About me:

AAtualmente, sou estudante de Ciências da Computação na Universidade de São Paulo (USP) e integrante do grupo extracurricular SEMEAR, da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Essa participação tem me proporcionado a oportunidade de ampliar meus conhecimentos em robótica móvel autônoma.

Iniciei minha trajetória na programação em 2017, através da robótica, onde reconheci o impacto significativo da computação na vida dos jovens. Desde então, robótica e programação têm sido áreas de profundo interesse e dedicação.

Estou constantemente aprimorando minhas habilidades técnicas e teóricas por meio de projetos pessoais, pesquisa científica e atividades em grupos de extensão. Busco oportunidades de estágio e pesquisa que possibilitem meu desenvolvimento pessoal e profissional, permitindo uma exploração mais aprofundada no campo da tecnologia e a aquisição de experiências valiosas.

Vinicius Gustierrez Neves's Projects

controlador-pid_ros

Implementação um controlador PID usando simulação no Gazebo com o ROS.

cv-road_segmentation

This repository is dedicated to the exploration and application of computer vision techniques for two primary tasks: road line extraction and road segmentation. We leverage a combination of techniques to effectively analyze road images and extract useful patterns.

mnist_dataset

A basic feed-forward neural network model, designed and trained to recognize images of handwritten digits using the MNIST dataset, which consists of 28x28 pixel grayscale images.

trabalho_arquivos-2024

Trabalho da Disciplina de Organização de Arquivos (2024) - ICMC-USP

vgg16_roadsegmentation

This repository implements a neural network-based model for road segmentation of images from the KITTI Road dataset using an approach based on the U-NET (encoder-decoder) architecture. In this Jupyter Notebook code, we have all the processes, from model creation to dataset splitting, training, validation, and testing on images and videos.

yolo_projects

This repository contains three introductory projects that utilize computer vision techniques for the detection, classification, and tracking of various entities.

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