LN
Luís Eduardo Sales Do Nascimento
Mestrando em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de São José dos Campos (SP), com foco em: aprendizado de máquina, clima espacial, choques interplanetários e análise de dados.
Resultados para “'Aprendizado Profundo'”
RC
Renato Abrantes De Castro
Engenheiro de Computação, com especialização em Gestão de TI (MBA pela PUC-SP) e atuação em Engenharia de Sistemas, desenvolvimento e integração de software e otimização computacional. Possui experiência em modelagem e implementação de soluções baseadas em metaheurísticas, com destaque para o uso de Particle Swarm Optimization (PSO) aplicado a problemas de sensoriamento remoto e planejamento de aquisição de dados por satélite, no contexto do Projeto PEmSE (IEAv). Desenvolveu e evoluiu soluções computacionais, em Python, para esse projeto, incluindo reestruturação do código, análise de função objetivo e uso de aceleração por GPU. Atua como docente na área de Informática, ministrando as disciplinas de Arquitetura de Computadores, Engenharia de Software e Desenvolvimento Web, onde parte dos conteúdos são: React.JS, Node.JS e Express. Atualmente é mestrando em Ciências e Tecnologias Espaciais no ITA, com pesquisa voltada à detecção de veículos em imagens aéreas de VANT, aplicando visão computacional e aprendizado profundo com arquiteturas Transformer (DETR), incluindo curadoria e anotação de dados de sensoriamento remoto.
HC
Humberto Jorge De Moura Costa
Atuo como professor, pesquisador e docente na área de Sistemas de Computação Distribuída. Desenvolvi projetos envolvendo aplicações Android e iOS, bem como soluções de software com foco em Inteligência Artificial, incluindo Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo e aplicações de IA na área da Saúde. Possuo diversas certificações profissionais, como TensorFlow Developer Associate, Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate e Oracle Certified Java Programmer. No setor público, recebi dois prêmios de inovação do Ministério da Educação do Brasil por projetos na educação profissional e tecnológica. Atualmente, sou Senior Member do IEEE e revisor de artigos científicos relacionados a Aprendizado Profundo para periódicos como Springer Nature Soft Computing (ISSN: 1433-7479).
RA
Renato França De Almeida
Possui Graduação em Ciência da Computação (2013) e especialização em Gerenciamento de Projetos (2018). É aluno regular de mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPGEEC) da Universidade Federal de Goiás (UFG). Atuou como professor substituto do Departamento de Ciência da Computação da UFG (Regional Catalão) nos cursos de Ciência da Computação e Matemática Industrial. Tem experiência com desenvolvimento de sistemas, tendo atuado tanto na iniciativa pública, quanto na iniciativa privada. Atualmente, é Analista de Tecnologia da Informação e chefe substituto da Coordenação Geral de Sistemas de Informação (CGSI-Reitoria) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano).
RC
Raimundo Ricardo Matos Da Cunha
Raimundo Ricardo Matos da Cunha concluiu o Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina em 2004, e obteve o título em 2005. É Professor EBTT do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina (IFSC), no Campus Florianópolis. Atua na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Sistemas CAD/CAE/CAM e Projeto de Sistemas Mecânicos, e Aplicação de Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo em Visão Computacional. É membro pesquisador do grupo de pesquisa de Controle e Supervisão Inteligente (CSI).
AS
Ana Karoline De Almeida Silva
Discente do sexto ano do curso de Medicina pelo Centro Universitário de Maceió (UNIMA/AFYA), possui profundo interesse pela integração entre prática clínica, prevenção em saúde, pesquisa científica e educação. Apaixonada pelo conhecimento e pela constante busca de aprendizado, acredita que a ciência é um instrumento essencial para compreender, tran...
GD
Gabriel Jonas Da Silva Duarte
Mestre em Ciência da Computação, com pesquisa voltada para Geometric Deep Learning e aprendizado profundo topológico. Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE) Campus Aracati, atuando nas áreas de Teoria da Computação e Banco de Dados. Experiência em ensino, pesquisa e desenvolvimento de soluções envolvendo grafos, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Atuou como desenvolvedor e líder técnico em projetos de PD junto a EMBRAPII e a empresa Landis+Gyr, pelo Polo de Inovação do IFCE.
MC
Maurício Archanjo Nunes Coelho
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2007), mestrado em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2010) e doutorado em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2015). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: perceptron multiclasse, planejamento de caminhos, predição de dados estruturados, aprendizado de máquina e planejamento com máxima margem. Atualmente é Professor Efetivo do Departamento de Ciência da Computação do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais - Campus Rio Pomba.
CL
César Alexandre Silva Lima
Doutor em Engenharia Biomédica pela UMC - Universidade de Mogi das Cruzes (2023). Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC (2001). Especialização em Projeto Estrutural de Edifícios Em Concreto Armado pela Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG (1989). Pós-Graduação em Análise de sistemas pela Universidade de Franca(1997). Graduado em Engenharia Civil pela Faculdade de Engenharia Kennedy (1988). É professor efetivo de ensino básico, técnico e tecnológico do IFSP - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, campus Bragança Paulista onde, também, foi coordenador da área de informática. Tem experiência na área de Ciência da Informação, Ciência de Dados, com ênfase em Representação da Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: programação .NET, Python, Django, C/C++, I.A., usabilidade, banco de dados e recuperação da informação.
GC
Gustavo De Assis Costa
Ocupa o cargo de Professor Titular no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás. Realizou o estágio Pós-Doutoral na área de Inteligência Artificial no INESC TEC/Universidade do Porto. Possui doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica) e mestrado em Ciências da Computação pela UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais). Atualmente é membro do corpo docente do Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada do IFG, além de membro do corpo docente e vice-coordenador do Programa de Mestrado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Jataí. Na Gestão Acadêmica, teve experiência como Coordenador de Cursos, Coordenador Acadêmico, Coordenador de Estágios, Gerente de Pesquisa, Pós-Graduação e Extensão e como Chefe de Departamento. É membro fundador do Jataitech (Parque Tecnológico de Jataí), onde também atuou como Diretor de Operações. Atua com o ensino e a pesquisa na área de Inteligência Artificial, especificamente nas subáreas de Web Semântica, Grafos do Conhecimento, Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural. Atua também como revisor de trabalhos em conferências nacionais e internacionais como the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases ECML PKDD, desde 2022, e de periódicos como IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, IET Intelligent Transport Systems, IEEE Transactions on Industrial Informatics, International Journal of Web Information Systems e Engineering Applications of Artificial Intelligence.
FF
Fabrício Daniel Freitas
Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), e Mestre pela mesma instituição na área de Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor (ADAS), integrando pesquisas em Inteligência Artificial de Borda (Edge-AI) e computação embarcada. Possui graduações em Ciência da Computação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Sistemas para Internet, especialização em Arquitetura e Infraestrutura de TI e formação em Mecânica Automotiva e Industrial. Servidor do Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG - Campus Formiga), atua como Supervisor de Apoio Técnico Financeiro e Administrativo e Pesquisador do Polo de Inovação em projetos de PDI, além de possuir experiência no suporte técnico e operacional a laboratórios multidisciplinares (Física, Química e Eletrônica). Lidera iniciativas de inovação educacional focadas no desenvolvimento de kits didáticos de baixo custo (Arduino, impressão 3D e software livre) e atua na orientação de iniciação científica e projetos de extensão voltados à democratização da ciência.
JF
Jose Solenir Lima Figuerêdo
Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS), especialização em Inteligência Artificial e Big Data pela Faculdade Iguaçu e Mestrado em Ciência da Computação pela UEFS. Durante o ensino médio, atuou como estagiário, na condição de menor aprendiz, na Defensoria Pública do Estado da Bahia. Desde a graduação, tem participado de projetos de pesquisa nas áreas de inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e ciência cognitiva, envolvendo implementação de modelos, análise experimental e publicação de resultados. Desenvolveu, ainda, atividades de extensão voltadas à disseminação da computação e exerceu monitoria em disciplinas de programação para cursos de Engenharia. Foi representante discente no Colegiado de Engenharia de Computação da UEFS nos períodos de 2015/2016 e 2018/2019. Seus principais interesses acadêmicos concentram-se em educação em computação, inteligência artificial e aplicações de aprendizado de máquina em diferentes domínios. Além disso, foi residente em Tecnologia da Informação no Tribunal de Justiça do Estado de Goiás e professor substituto no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA), campus Lauro de Freitas. Atualmente é Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico.
FS
Flávio Augusto Maia Santiago
Profissional com formação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade FUMEC, concluída em 1995, e também é pós-graduado em MBA Gestão da Segurança da Informação pela mesma instituição, obtendo seu título em 2011. Sua atuação tem sido focada principalmente na área de Segurança da Informação e Desenvolvimento WEB, utilizando linguagem PHP e CodIgniter. Além disso, atua também com programação desktop utilizando linguagem Python. Professor do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais, desde 2012, atuando na formação de profissionais de nível técnico e superior. Já atuou como Coordenador de Ensino e de Extensão, e atualmente está coordenando do Curso Técnico em Informática modalidade Concomitante/Subsequente.
GF
Gilvan Luiz Borba Filho
Doutor em Educação em Ciências: Química da Vida e Saúde pela UFRGS com o tema "Desenvolvimento e validação de equipamentos para subsidiar a descoberta científica em neurociências", graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2007). Coordenador do Curso Técnico em Manutenção e Suporte em Informática do IFRN Campus Ceará-Mirim (2017), Professor e atual coordenador do Curso Técnico de Equipamentos Biomédicos do IFRN (2016-até o momento).Professor substituto do Dep. de Engenharia Biomédica da UFRN, área de Instrumentação Biomédica/Instrumentação Eletrônica Biomédica nos semestres de 2015.1 e 2015.2. Atuou no Instituto Internacional de Neurociências de Natal-Edmond e Lily Safra, de 2007 a 2009 como aluno/bolsista e de 2009 a 2010 e como técnico na área de Engenharia Biomédica, com ênfase no projeto e desenvolvimento de equipamentos para neurociências focados em memória/aprendizado, aquisição de sinais eletrofisiológicos e projeto de sistemas embarcados.
AR
Alex Sandro Da Cunha Rêgo
Professor do Instituto Federal de Ciência, Educação e Tecnologia da Paraíba (IFPB), campus João Pessoa. Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande, UFCG (2016). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, (2004). Graduado em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de João Pessoa - UNIPE (2001). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Treinamento em dados desbalanceados, Ciência de Dados, Processamento de Linguagem Natural, Modelos de Linguagem em Larga Escala (LLM), Análise de Sentimentos e Computação Aplicada à Saúde.
AR
Adriana Mesquita Rigueira
Possui Graduação em Letras-Licenciatura em Português e Inglês e respectivas literaturas pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio); Graduação em Ciências da Linguagem pela Universidade de Paris 3 - Sorbonne Nouvelle; Especialização e Mestrado em Linguística Aplicada ao Ensino e Aprendizado de Inglês como Língua Estrangeira pela Universidade Federal Fluminense; Doutorado em Estudos da Linguagem pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio); Especialização em Ensino de Português para Estrangeiros pela Universidade Federal Fluminense. É professora de Língua Inglesa no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ), atuando no Ensino-Médio Técnico e na Pós-graduação Lato Sensu Interdisciplinar em Ensino de Línguas. Foi Assessora de Relações Internacionais do IFRJ de 2014 a 2018 e Coordenadora do Programa Idiomas sem Fronteiras- Inglês durante o mesmo período. É integrante do Grupo de Estudos Multiliteracias na Educação profissional e Tecnológica.