Lucas Silva Simões
Revisão de 16h23min de 21 de abril de 2015 por Kaslusimoes (discussão | contribs)
Carioca e provavelmente o cara mais novo da T22.
É um cara bacana carente mas que não sabe falar de si mesmo, então alguém faça o favor de algumas pessoas estão tentando descrevê-lo
Veio da Física, carioca (facilmente caracterizado pelo seu sotaque), gosta de mexer ou fechar aplicativos/abas/computadores dos amiguinhos pra fazer graça. De vez em quando joga pokémon durante as aulas no celular, fingindo que está estudando/lendo o caderno.
Com o que está escrito acima pode não parecer, mas aparentemente ele é bem esforçado.
Há boatos de que ele é o stalker da T22, mas como também há boatos sobre o Orselli ser o stalker, com o Rafael logo atrás deles, deixemos essa questão como um mero boato =D (mentira, é o Renzo).
Índice
Ciclo Avançado
- Projeto: Propriedades Coletivas Emergentes em Sistemas Sociais
- Orientador: Nestor Caticha (IF-USP)
- Objetivo: Estudar fenômenos populacionais emergentes em sistemas sociais, utilizando-se para isso de ferramentas analíticas e computacionais de Mecânica Estatística, Teoria da Informação e Machine Learning.
Disciplinas
1o semestre
- 4300204 Física Matemática I (6 créditos) - Sônia deu a parte de Análise Complexa no fim do último semestre mas ainda assim foi bom rever. De Lyra é um bom professor, mas de tão previsível (note-se, não necessariamente fácil) é possível perder a animação com o curso e levar "nas coxas"
- 4300305 Mecânica I (6 créditos) - Ótimo curso dado pelo meu orientador. Talvez ele seja meio difuso em alguns momentos mas vimos até mesmo formalismo Hamiltoniano bem dado. Bom para pegar traquejo de físico nas continhas
- PGF5006 Mecânica Estatística (pós) (4 créditos) - Dado pelo Salinas. Loucura pura, não recomendo nem para os inimigos devido à dificuldade nessa altura do campeonato (claro que sempre há aqueles que conseguem..)
- CCM0318 Iniciação à Pesquisa I (12 créditos)
- CaltechX: CS1156x Learning From Data (edX) - Melhor curso do meu semestre. Talvez não saiba ainda escrever um código complexo de Machine Learning direto de cabeça mas tenho uma noção bem boa dos principais algoritmos e consegui aprender bastante da parte conceitual. E, óbvio, o grande perceptron que dispensa comentários.
2o semestre
- MAC0315 Programação Linear (4 créditos)
- MAP0316 Equações Diferenciais II (4 créditos)
- MAE0221 Probabilidade I (6 créditos)
- 4300403 Mecânica Quântica I (4 créditos)
- CCM0328 Iniciação à Pesquisa II (12 créditos)
3o semestre
TODO
4o semestre
TODO