Luigi Fernando

Este projeto utiliza uma Large Language Model (LLM) integrada via Ollama para interpretar dados de mercado de criptoativos e sugerir ações de compra, venda ou manutenção com base em indicadores técnicos e contexto de notícias.

Compilador desenvolvido em Java, com análise léxica, sintática e semântica, gerando código intermediário e otimizado.

Este trabalho apresenta um estudo sobre a incidencia de furtos e roubos em Belo Horizonte utilizando dados abertos da Prefeitura. O objetivo é identificar padrões temporais e espaciais por meio de técnicas de pré processamento, algoritmo de mineiração e regras de associação.

Portal web responsivo utilizando React, com componentes reutilizáveis e gerenciamento de estado eficiente.

API robusta desenvolvida com Django, implementando autenticação, validação de dados e documentação completa.

Sistema de mensagens instantâneas com WebSocket, permitindo comunicação em tempo real entre usuários.

Containerização de aplicações com Docker, facilitando deploy em diferentes ambientes e escalabilidade.