Possui mestrado e doutorado pela Universidade Federal do Amazonas, na área de Aprendizagem de Máquina e Recuperação de Imagens. É graduada em Engenharia de Computação pela Universidade do Estado do Amazonas (2012). Atualmente é professora do Instituto Federal do Amazonas e Coordenadora Geral da Universidade Aberta do Brasil - UAB/IFAM.
Mestre em Informática pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB, 2020) na área de Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina. Possui a certificação PMI-ACP concedida pelo PMI - Project Management Institute - entidade internacional de maior relevância na área de gestão de projetos. Pós-graduação, em nível de especialização, em Gestão Ágil de Projetos pelo Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (C.E.S.A.R., 2013) e graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB, 1994). Atualmente é Diretor Geral de Tecnologia da Informação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB).Possui conhecimento avançado nas linguagens SQL, Python e Django, além das bibliotecas em Python para Ciência de Dados, Aprendizagem de Máquina e Grandes Modelos de Linguagem - LLMs.
Atualmente é Professor de Ensino Básico e Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte. Possui Doutorado no Programa de Pós Graduação em Sistemas e Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Ceará (2010). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: Aprendizagem de Máquina, Processo de Mineração de Dados, Ambientes Interativos de Aprendizagem,Criminalidade e Autenticação Biométrica.
Doutor em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza (Unifor), tendo como tema da tese processamento de imagens e aprendizagem de máquina. Possui mestrado em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Professor Associado no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), professor permanente do Programa de Pós Graduação em Ciências da Computação (PPGCC). Membro do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Telemática - IFCE, Campus Fortaleza. Concluiu Pós Doutorado na Embry-Riddle Aeronautical University em Daytona Beach, FL, Estados Unidos. Tem experiência e atua com Inteligência artificial e Internet das Coisas. Atualmente é Coordenador da PósGraduação do IFCE - Campus Fortaleza.
Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR - Área de Concentração: Telecomunicações e Redes (2022). Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR - Área de Concentração: Telecomunicações e Redes (2017). Especialização Lato Sensu em Docência para a Educação Profissional pelo Instituto Federal de Santa Catarina - IFSC - Canoinhas/SC (2022). Especialização Lato Sensu em Finanças e Contabilidade pela Universidade Federal do Paraná - UFPR - Curitiba/PR (2008). Graduação em Sistemas de Informação pela Universidade do Contestado - UNC - Mafra/SC (2003). Técnico em Processamento de Dados, Mafra/SC (1999). Professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina - IFSC, desde 2018. Possui experiência no desenvolvimento de sistemas, análise e engenharia de software e interesses nos seguintes temas: Inteligência artificial, aprendizagem de máquina, inovação tecnológica, programação para internet, sistemas RFID, mineração de dados, rede de computadores, sistemas distribuídos, empreendedorismo, contabilidade e finanças.
Licenciada em Física, mestre em Modelagem Computacional e doutora em Física com ênfase em Astrofísica. Tenho como áreas de interesse: Programação, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Inteligência Artificial Generativa e Estatística.
Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual de Montes Claros (2010), Mestre em Ciências da Computação com ênfase em Sistemas de Informação pelo Centro de Informática (CIn) na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) (2017) e Doutor em Ciências da Computação com ênfase em Inteligência Computacional pelo Cin na UFPE, com período sanduíche na Universidade de Stanford. Atualmente, atua como Analista de Tecnologia da Informação no Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG), trabalhando com implementação e administração de infraestrutura e serviços em nuvem. Adicionalmente, presta consultorias em projetos de Inteligência Artificial, buscando aplicar conhecimentos teóricos em soluções práticas. No campo acadêmico, desenvolve pesquisas nas áreas de Mineração de Dados, Aprendizagem de Máquina e IA Explicável. Participa de projetos de pesquisa multidisciplinares relacionados a dados e educação, em colaboração com a Universidade Federal da Bahia, Universidade de Salamanca e a Universidade de Stanford.
Doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Computação (PPGC) da UFRGS com foco em aprendizado por reforço (CAPES 7). Mestrado pelo PPGC-UFRGS (CAPES 7), na área de previsão de séries temporais com redes neurais artificiais e modelos de misturas de gaussianas. Graduação em Ciência da Computação pela UFRGS. Experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, especialmente Redes Neurais. Atuou como pesquisador de Pós-Doutorado em Inteligência Artificial no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Atualmente professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), onde também atua como pesquisador nas áreas de aprendizagem de máquina, robótica e jogos digitais. Atuou como desenvolvedor por 12 anos, incluindo 7 anos no Ministério Público Federal e 1 ano e meio na Companhia de Processamento de Dados do Município de Porto Alegre (PROCEMPA). Site profissional: https://rafaelcp.github.io/
Possui graduação em Ciência da Computação pelas Faculdades Integradas de Caratinga (2007) e mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE / Universidade Federal do Rio de Janeiro (2011). Atualmente é doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). É professor permanente do Instituto Federal Minas Gerais - Campus Ouro Branco desde 2012. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Educação, com ênfase em Informática na Educação, Educação em Computação, Banco de Dados e Aprendizagem de Máquina.
Possui graduação em Tecnologia em Sistemas para Internet pelo Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais, especialização em Planejamento, Implementação e Gestão da Educação a Distância pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ). Atua como professor efetivo no Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais, Campus Barbacena, em regime de dedicação exclusiva. Tem experiência em Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Desenvolvimento Web / Móvel e Gamificação aplicada à Educação. Professor responsável pelo Laboratório de Robótica e Inovação Tecnológica do campus, conduzindo projetos de pesquisa e inovação.
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.
Possui graduação em Ciência da Computação pela Faculdade de Ciências Aplicadas e Sociais de Petrolina (2006), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2014) e Doutorado em Agroecologia e Desenvolvimento Territorial pela Universidade Federal do Vale do São Francisco (2023). É professor efetivo do Instituto Federal do Sertão Pernambucano - Campus Petrolina. Desde de 2015 desenvolve e participa de projetos de pesquisa e extensão ligados ao desenvolvimento do ensino da computação, principalmente, pensamento computacional. Além disso, busca o entendimento de como os estudantes aprendem em ambientes de aprendizagem apoiados pela tecnologia. Também busca compreender como projetar, desenvolver e integrar tecnologias inovadoras capazes de promover a motivação e o envolvimento dos estudantes na aprendizagem digital para alcançar um impacto positivo no seu sucesso. Tem interesse pelo ensino lúdico, especialmente, o estudo de metodologias ativas, aprendizagem significativa e ubíqua, experiência do usuário, storytelling, aprendizagem baseada em jogos, gamificação na educação e neurociência aplicada na aprendizagem. Além de análise de dados e aprendizagem de máquina.
Doutor e Mestre em Ciência da Computação (UFPE). Pós-Doutorado em Saúde Integral (IMIP), bolsista CAPES. Pesquisador com publicações científicas. Especialista em aplicação de técnicas computacionais na Medicina (Oncologia, Geriatria). Experiência em Aprendizagem de Máquina e Inteligência Artificial. Aberto a colaborações em projetos de pesquisa na ...
Possui graduação em Engenharia Elétrica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - Itumbiara GO (2016). Especialização em Engenharia elétrica pela Instituição Candido Mendes. Especialização em Docência na Educação Profissional Técnica e Tecnológica no Instituto Federal de Goiás. Atualmente é técnico administrativo do Instituto Federal do Triângulo Mineiro. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: Gerador a Relutância Variável, Energia Eólica, Máquina a Relutância Variável, Simulação Computacional, eletroeletrônica, MatLab e engenharia elétrica.
Possui graduação em Ciência da Computação pela UNIRV (2007), especialização em Engenharia de Software pela FGF (2012); mestre em Engenharia Mecânica pela UNESP (2016) e especialização em Sistemas de Apoio à Decisão pela UFT (2020). Áreas de interesse: programação, Android, mineração de dados e aprendizagem de máquina.
Mestre em Ciências da Computação na Universidade Federal do Piauí, Especialista (Lato Sensu) em Desenvolvimento de Aplicações para Dispositivos Móveis (APP'S) e professor efetivo EBTT em regime DE do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí - IFPI. Atualmente desenvolvendo pesquisas na área de aprendizagem de máquina que dão con...