Experiência premium de reconhecimento de raças caninas com YOLOv8 e front-end custom em HTML/CSS/JS, permitindo testes com samples, upload e câmera via API FastAPI. DogBreed Vision é um sistema profissional de reconhecimento de raças caninas baseado em deep learning, treinado com o Stanford Dogs Dataset. Utilizando a arquitetura YOLOv8n (nano), o modelo identifica 120 raças de cães com alta precisão e velocidade. Métricas: mAP50-95 84.3%, Precisão 80.6%, Recall 76.3%, mAP50 84.5%, 164 épocas (early stopping). A nova aplicação web foi construída do zero em HTML, CSS e JavaScript, consumindo a API FastAPI hospedada no Hugging Face. Oferece curated samples, upload de imagens, captura pela câmera, bounding boxes ao vivo, controle de runtime e loading premium inspirado em aplicações de produção.

Detecte e reconheça matrículas em tempo real com visão computacional, com monitorização, controlo de acessos e análise de tráfego automatizados. Detecte e reconheça matrículas de veículos em tempo real com visão computacional, permitindo monitorização automatizada, controlo de acessos e sistemas de análise de tráfego.

Sistema de reconhecimento de emoções faciais em tempo real usando VGG16 com Fine-Tuning. Classifica 7 emoções com 72% de acurácia e interface web profissional interativa. Facial Emotion Classifier é uma aplicação avançada de Deep Learning que utiliza VGG16 com Transfer Learning do ImageNet para classificação em tempo real de 7 emoções faciais: Raiva (89.2%), Nojo (76.5%), Medo (82.1%), Alegria (94.7%), Neutro (67.8%), Tristeza (85.3%) e Surpresa (78.9%). Treinado no dataset FER-2013 (35.887 imagens) por 50 épocas, o modelo alcança 72% de acurácia geral. Sistema com detecção facial via OpenCV Haar Cascade, pré-processamento 96x96px e interface web profissional com tema dark premium. Oferece captura via câmera, upload de imagens, galeria de exemplos, visualizações interativas e mensagens motivacionais. API RESTful hospedada no Hugging Face Spaces com tempo de inferência < 1000ms.

Chatbot premium para conversar com documentos PDF usando RAG, LLMs e front-end customizado em dark mode. Aplicação completa de Retrieval-Augmented Generation que permite upload de PDFs, indexação vetorial com FAISS e chat inteligente alimentado por LLM hospedado no Hugging Face. Inclui API FastAPI com endpoints /upload e /ask, monitoramento de status e interface front-end inspirada no ChatGPT com animações premium, toasts, sugestões contextuais e histórico de conversas.

Sistema autônomo de pesquisa que orquestra múltiplos agentes de IA para coletar, processar e sintetizar informação de fontes científicas com pipelines de raciocínio estruturado. Sistema autônomo de pesquisa que orquestra múltiplos agentes de IA para coletar, processar e sintetizar informação de fontes científicas. Integra LLMs com ferramentas como web search, parsing de documentos e pipelines de raciocínio estruturado para gerar saídas de pesquisa coerentes.

Aplicação desktop minimalista para traduzir datasets (CSV, Excel, SQLite) com foco em produtividade, estabilidade e UX. Aplicação desktop minimalista para traduzir datasets (CSV, Excel, SQLite) com foco em produtividade, estabilidade e UX. Construída em Python com CustomTkinter, oferece um fluxo simples: carregue o dataset, selecione colunas e traduza com um clique. Suporte multi-formato com processamento em lotes e controle de delay.

Detecção de placas com YOLOv8 e front-end premium em HTML/CSS/JS consumindo API FastAPI, com samples, upload e câmera. RoadSight é um aplicativo web construído do zero com HTML, CSS e JavaScript para testar um detector YOLOv8 hospedado em FastAPI. Inclui curated samples inspiradas em cenários urbanos, uploads, captura pela câmera, tela de loading elegante e bounding boxes dinâmicos, além de cards informativos e métricas de runtime.

App web interativo para análise inteligente do potencial de crescimento de empresas usando Machine Learning e indicadores financeiros. Aplicação web interativa construída do zero em HTML, CSS e JavaScript para análise inteligente do potencial de crescimento de empresas, baseada em indicadores financeiros e macroeconômicos usando Machine Learning. Inclui dashboard interativo, predições individuais e em lote, insights avançados com análise geográfica, financeira e de correlações. Utiliza Random Forest Classifier com 15+ features e interface elegante com tema escuro. API FastAPI hospedada no Render para predições em tempo real.

Plataforma para comunidade de trading de skins de Counter-Strike 2, com sistema de grupos, ofertas e sorteios. Plataforma para comunidade de trading de skins de Counter-Strike 2, com sistema de grupos, ofertas e sorteios. Desenvolvido com tecnologias web modernas, oferece interface responsiva e funcionalidades avançadas para a comunidade de gamers.

API para avaliação de inventários de Counter-Strike 2, com scraping de preços, análise de Unidades de Armazenamento e classificação de itens. API para avaliação de inventários de Counter-Strike 2, com scraping de preços, análise de Unidades de Armazenamento e classificação de itens. Sistema desenvolvido com FastAPI que oferece autenticação Steam, scraping exclusivo de preços e análise detalhada de inventários.

Web scraper automatizado para coletar dados nutricionais de produtos do Pão de Açúcar, utilizando técnicas avançadas de web scraping com Selenium. Web scraper automatizado para coletar dados nutricionais de produtos do Pão de Açúcar, utilizando técnicas avançadas de web scraping com Selenium. Sistema complexo que lida com JavaScript dinâmico, autenticação, captcha e estruturas de dados variáveis. Desenvolvido com Python, Selenium, Pandas e Docker para máxima eficiência e escalabilidade.

Sistema de IA que utiliza redes neurais LSTM para prever vazão de líquidos em sistemas de dutos industriais com interface web interativa em tempo real. Sistema de inteligência artificial que utiliza redes neurais LSTM (Long Short-Term Memory) para prever a vazão de líquidos em sistemas de dutos industriais. O projeto combina técnicas avançadas de machine learning com uma interface web interativa para análise e previsão de fluxo em tempo real. Desenvolvido com Python, TensorFlow, FastAPI e front-end premium com visualização de streaming de dados. Precisão de 93.4% (R²).

Hub de recomendações cinematográficas com modelo BERT para similaridade semântica, integrado com TMDb API para busca e análise de filmes. CineScope Recommender Hub é uma plataforma premium de recomendações cinematográficas que combina inteligência semântica com dados do TMDb. Utiliza modelo BERT fine-tuned para análise de similaridade semântica entre sinopses de filmes, gerando recomendações precisas baseadas em contexto enriquecido (gênero, ano, título). Integra recomendações do BERT com recomendações nativas do TMDb para resultados mais variados. Interface web moderna com design dark theme, busca em tempo real, trailers do YouTube, análise de produção (orçamento, receita, elenco, diretores) e visualizações elegantes. Sistema híbrido que combina deep learning (BERT) com APIs REST para uma experiência completa de descoberta de filmes.

Prever falhas em equipamentos com dados de séries temporais de sensores e modelos LSTM, permitindo manutenção proativa e operações industriais mais fiáveis. Interface web com visualizações Plotly e API FastAPI para explorar predições LSTM em dados de sensores industriais (séries temporais). Inclui simulação de linha, consola de sensores e histórico de inferência.

Detecte defeitos em produtos industriais com modelos de segmentação em deep learning, com fluxos de inspeção de qualidade automatizados e consistentes. Detecte defeitos em produtos industriais com modelos de segmentação em deep learning, permitindo fluxos de inspeção de qualidade automatizados e consistentes.

Interface gráfica para o compilador Odin 4, facilitando o uso e desenvolvimento de projetos na linguagem Odin no Linux. Interface gráfica desenvolvida para facilitar o uso do compilador Odin 4 no Linux. Esta aplicação oferece uma experiência visual intuitiva para compilar, executar e gerenciar projetos desenvolvidos na linguagem de programação Odin, simplificando o workflow de desenvolvimento.

Linux desktop app for prolonged fasting: metabolic timer, pattern-interruption flow, and 100% local data (BYOS). Electron, React, TypeScript. Help Me Fast is a prolonged fasting companion for Linux — metabolic timer, progress tracking, and neuroscience-based pattern interruption. Data stays on your machine (BYOS). Desktop app for developers and power users on tiling WMs (Hyprland, Sway, i3) and standard desktops (GNOME, KDE, XFCE). You choose a vault folder; all config, profile, and history live there. No cloud, no account. Features: metabolic-phase awareness (SVG arc with anabolic, catabolic, fat burning, ketosis phases), data-driven motivation (BMR/TDEE, fat burned, projected weight), “I'm hungry” pattern-interruption modal, and local-first storage (readable JSON). Stack: Electron 28, Vite 5, TypeScript, React 18, styled-components, Recharts, lucide-react.

Android app for prolonged fasting: metabolic timer, phase wheel, pattern-interruption flow, and 100% on-device data. Expo, React Native, TypeScript. Help Me Fast (Android) is the prolonged fasting companion for Android — same design language and feature set as the desktop app (Electron/Linux), adapted for touch and small screens. Timer with presets and custom hours slider; metabolic wheel (gold-to-orange gradient) that empties as time elapses; dashboard with fat burned, projected weight loss, and current phase; “I'm hungry” pattern-interruption modal; profile (BMR/TDEE), progress history with photos and weight chart. All local: AsyncStorage and documentDirectory for photos. No cloud, no account. Stack: Expo SDK 54, React Native 0.81, TypeScript, React 19, React Navigation 7, react-native-gifted-charts, lucide-react-native, EAS Build.

React Native app for CS2 collectors: Steam sign-in, skin inventory, snapshot simulations, and portfolio analytics. FastAPI backend on Render. Loadout is a professional-grade asset management tool for Counter-Strike 2 collectors and investors. Steam sign-in (OAuth with deep link loadout://auth-callback), portfolio dashboard, CS2 skins and inventory, snapshot simulations to run and compare scenarios, and profile management. REST API backend with FastAPI deployed on Render (skinfolio-backend-v2). Stack: React Native 0.82, TypeScript, React 19, React Navigation, TanStack Query, Fast Image, WebView, SVG, Gesture Handler. Release APK via build-apk.sh; Android and iOS support.