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Vou projetar modelos de processamento de sinais e deep learning em python
Engenheiro de Hardware Embarcado, Controle de Voo e IA
Conecto a lacuna entre firmware de metal puro e design compacto de hardware. Sou especialista em desenvolver PCBs personalizadas de múltiplas camadas (ESP32, LoRa, celular, GPS) e escrever código C al...
Sobre este Serviço
Transforme dados brutos de sinais em inteligência acionável.
Eu crio pipelines personalizados de processamento de sinais e modelos de deep learning para dados de sensores 1D/2D, áudio e visuais.
Capacidades principais:
Pré-processamento de sinais: Extração de características via PyWavelets (Transformadas de Wavelet Contínuas) e OpenCV.
Deep Learning: Redes neurais convolucionais (CNNs) personalizadas construídas e treinadas em TensorFlow e Keras.
Algoritmos em Python puro: Lógica de matriz fundamental e implementação de algoritmos sem bibliotecas pesadas de ML para hardware restrito.
Entregáveis:
Código fonte Python documentado.
Matrizes de características pré-processadas.
Redes neurais treinadas com métricas de avaliação completas.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para revisar a estrutura do seu dataset e os requisitos de arquitetura.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
IA de Visão Computacional da Microsoft
Ferramentas:
opencv
•
OpenNN
•
fluxo tensor
•
SimpleCV
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com que tipos de dados de sinais brutos você trabalha?
Trabalho com sinais 1D e 2D, incluindo dados brutos de sensores de séries temporais, gravações de áudio (.wav), matrizes de imagens laser e conjuntos de dados em formato CSV, JSON ou arrays NumPy (.npy).
Você consegue implementar algoritmos em Python puro sem bibliotecas pesadas de ML?
Sim. Se seu projeto tiver restrições de hardware ou precisar de um design de algoritmo personalizado, posso construir modelos, rotinas de descida de gradiente e transformações de matriz usando Python puro e NumPy.
Quais técnicas de pré-processamento de sinais você aplica?
Utilizo Transformadas de Wavelet Contínuas (CWT via PyWavelets), Transformadas de Fourier (FFT/espectrogramas), filtragem de ruído e extração de características com OpenCV para preparar sinais brutos para deep learning.
Quais arquivos receberei após a conclusão?
Você receberá código fonte Python totalmente documentado, matrizes de características pré-processadas, os arquivos do modelo de rede neural treinada (.keras / .h5) e gráficos de avaliação de desempenho completos (curvas de perda, precisão, matriz de confusão).
