Egressos do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Renato Lui Geh

Atualmente é doutorando em Ciência da Computação pela Universidade da California, Los Angeles (UCLA). É mestre em Ciência da Computação no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Obteu bacharelado em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo em 2018. Sua área de pesquisa é representação de conhecimento, linguagens lógico-probabilísticas, circuitos probabilísticos, modelos probabilísticos baseados em grafos e aprendizagem probabilística, com aplicações em inteligência artificial. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/8505650751902656 (18/08/2023)

Rótulo/Grupo: * Sem rótulo

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço:

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (0)
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (4)
1. GEH, R. L.; MAUÁ, D. D.. Learning Probabilistic Sentential Decision Diagrams Under Logic Constraints by Sampling and Averaging. Em: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, v. 37, p. 2039-2049, 2021.
2. GEH, R. L.; MAUÁ, D. D.. Fast and Accurate Learning of Probabilistic Circuits by Random Projections. Em: Workshop on Tractable Probabilistic Modeling, v. 4, 2021.
3. GEH, RENATO; MAUÁ, DENIS. End-To-End Imitation Learning of Lane Following Policies Using Sum-Product Networks. Em: XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, v. 16, p. 297-308, 2019.[doi]
4. GEH, RENATO; MAUÁ, DENIS ; ANTONUCCI, ALESSANDRO. Learning Probabilistic Sentential Decision Diagrams by Sampling. Em: Symposium on Knowledge Discovery, v. VIII, p. 129-137, 2020.[doi]
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (1)
1. Geh, Renato Lui; MAUÁ, DENIS DERATANI. Scalable Learning of Probabilistic Circuits. Em: Concurso de Teses e Dissertações, 2023, Brasil. Anais do XXXVI Concurso de Teses e Dissertações (CTD 2023), p. 138, 2023. [doi]
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (2)
1. GEH, R. L.; BERNARDINO, M. T.. Object-Oriented Techniques in C: A Case Study on Git and Linux. 2019. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
2. GEH, R. L.; MAUÁ, D. D.. Automatic Learning of Sum-Product Networks. 2018. Apresentação de Trabalho/Simpósio
Demais tipos de produção bibliográfica (2)
1. GEH, R. L. Scalable Learning of Probabilistic Circuits. 2022. Dissertação de mestrado
2. GEH, R. L. Mobile Robot Self-Driving Through Image Classification Using Discriminative Learning of Sum-Product Networks. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (1)
1. GoSPN. 2016. 0.
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)
Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (0)

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)
1. Melhor dissertação de mestrado em computação, XXXVI Concurso de Teses e Dissertações - Congresso da Sociedade Brasileira de Computação.. 2023.
  Membro: Renato Lui Geh.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (15)

Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. 2021. (Congresso).
Workshop on Tractable Probabilistic Modeling.Fast And Accurate Learning of Probabilistic Circuits by Random Projections. 2021. (Oficina).
VIII Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning.Learning Probabilistic Sentential Decision Diagrams by Sampling. 2020. (Simpósio).
Latin American Meeting In Artificial Intelligence.End-To-End Imitation Learning of Lane Following Policies Using Sum-Product Networks. 2019. (Encontro).
Linux Developer Conference Brazil. Object-Oriented Techniques in C: A Case Study on Git and Linux. 2019. (Congresso).
São Paulo School of Advanced Science on Learning from Data.Learning Sum-Product Networks. 2019. (Oficina).
Terceiro Encontro Paulista de Pós-graduandos em Computação.End-To-End Imitation Learning of Lane Following Policies Using Sum-Product Networks. 2019. (Encontro).
XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.End-To-End Imitation Learning of Lane Following Policies Using Sum-Product Networks. 2019. (Encontro).
SIICUSP XXVI.Automatic Learning of Sum-Product Networks. 2018. (Simpósio).
Maratona de Programação. 4o lugar na primeira fase das regionais brasileiras. 2014. (Olimpíada).
Maratona de Programação. 7o lugar na primeira fase das regionais brasileiras. 2013. (Olimpíada).
Olimpíada Brasileira de Informática. Menção Honrosa. 2013. (Olimpíada).
Olimpíada Brasileira de Informática. Menção Honrosa. 2012. (Olimpíada).
Olimpíada Brasileira de Informática. Menção Honrosa. 2011. (Olimpíada).
Olimpíada Brasileira de Informática. Menção Honrosa. 2010. (Olimpíada).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (0)

(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
Data de processamento: 21/01/2026 12:08:00

Relatório gerado por scriptLattes V.2025.09. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: webmaster@ime.usp.br