Resultados para “'Artificial Intelligence'”

Eduardo Silva Vasconcelos

docente IFGoiano - Campus Cristalina

Doutor em Ciências pela Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), Mestre em Matemática pela Universidade Federal de Goiás (UFG) e Mestre em Educação Superior pelo Centro Universitário do Triângulo (UNITRI). Graduado em Matemática pela Universidade de Marília (UNIMAR), em Administração (Bacharelado) e em Gestão do Agronegócio (Tecnólogo) pela Universidade de Uberaba (UNIUBE). Possui diversas especializações Lato Sensu, com ênfase em Matemática, Estatística Aplicada, Inteligência Artificial, Engenharia e Gestão do Conhecimento, Business Intelligence, Big Data, Administração Pública e Gestão Estratégica, Governança Pública e Tecnologias Educacionais, além de um MBA em Gestão Pública e Práticas de Administração. Atualmente, é aluno do curso de Engenharia Elétrica pela UniBTA.Com ampla experiência na área de Educação, atua no ensino médio desde 1990 e no ensino superior desde 2003, com foco em disciplinas como Cálculo, Matemática, Estatística, Gestão e Empreendedorismo. Desde 2014, exerce o cargo de Diretor-Geral no Instituto Federal Goiano - Campus Cristalina, com atuação em gestão pública voltada ao desenvolvimento educacional e institucional.

Humberto Jorge De Moura Costa

docente IFRS - Campus Osório

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).

Gustavo De Assis Costa

docente IFG - Campus Jataí

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.

Paulo Roberto Santos Costa

docente IFPB - Campus João Pessoa

Graduação em Matemática (Modalidade Informática) pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1989), mestrado em Administração pela Universidade Federal da Paraíba (2001 - Foco em Business Intelligence). Atualmente, é professor do Instituto Federal da Paraíba. Tem experiência na área de Sistemas de Informação, com ênfase em Business Intelligence/Analytics, tendo desempenhado atividades de pesquisa e extensão na iniciativa pública e privada.

Adriano Lages Dos Santos

docente IFMG - Campus Ribeirão das Neves

Doutor em Ciências da Saúde e mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com graduações em Ciência da Computação (UNIFRANCA) e em Sistemas de Informação (UNIMONTES). Professor do Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG), onde leciona no ensino superior e técnico. Atua no desenvolvimento e na pesquisa de soluções de inteligência artificial e ciência de dados para projetos aplicados em diversos domínios, como saúde, educação, indústria, finanças etc. Trabalha com aprendizado de máquina clássico e inteligência computacional na análise de grandes bases de dados e de imagens, com grandes modelos de linguagem (LLMs), incluindo o treinamento e o ajuste fino de pequenos modelos de linguagem, com a orquestração de agentes de IA e com inteligência artificial explicável (XAI). Em sua pesquisa de doutorado, aplicou algoritmos de aprendizado de máquina a um grande banco de dados populacional sobre síndrome respiratória aguda grave (SRAG) para predizer óbitos em crianças e adolescentes. Possui ainda experiência na indústria de software como desenvolvedor, analista de negócios e gerente de projetos.

Fernando Roberto Pereira

docente IFSC - Câmpus Canoinhas

Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade do Contestado (UnC), especialista em Teleinformática e Redes de Computadores pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), mestre em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (UTFPR) e doutor em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Informática pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina (IFSC). Tem experiência na área da Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial Distribuída, Sistemas Multi-Agentes, Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões.

Antonio Ricardo D'araujo Amancio Oliveira

docente

Sou mestre em Sistemas e Computação pela Universidade Salvador (2021), graduado em Engenharia Mecatrônica pela Universidade Salvador (2018), e técnico em Automação Industrial pelo Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia da Bahia (2013). As principais características do meu perfil profissional são: planejamento, organização, autodidata e foco nos resultados. Minhas linhas de pesquisa estão relacionadas à automação, Interação humano-computador, User eXperience e Inteligência Artificial.

Christian Puhlmann Brackmann

docente IFFar - Campus Panambi

Pai da Ana Laura e Carolina. É professor do Instituto Federal Farroupilha (IFFAR) na área da Computação. Doutor e Pós-doutorando em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Autor PNLD de materiais didáticos para o ensino Ensino Fundamental anos Anos Iniciais e para formação docente. Atua como Consultor UNESCO em Inteligência Artificial na Educação Básica. Um dos ganhadores do Prêmio Internacional UNESCO pelo uso da Tecnologia da Informação e Comunicação na Educação no ano de 2025. É membro da Cátedra UNESCO em TICs na Educação. É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). É coautor do primeiroCurrículo de Referência em Tecnologia Computaçãono Brasil publicado pelo CIEB. Participou no desenvolvimento e validação da Norma sobre Computação na Educação Básica - Complemento à BNCC junto ao Conselho Nacional de Educação no Ministério da Educação (CNE/MEC). Atua como consultor do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) no governo do Uruguai. É coautor das Notas Técnicas 21 e 24 do CIEB com a temática Inteligência Artificial na educação básica: novas aplicações e tendências para o futuro. Desenvolveu uma proposta pioneira para a introdução da Inteligência Artificial na Educação Básica, por meio do Referencial Curricular em IA para a Educação Básica. Atualmente, em conjunto com a Ufrgs e Unipampa, implanta o componente curricular obrigatório em Inteligência Artificial nas escolas da rede estadual do Piauí. É coautor do livro Inteligência Artificial na Educação Básica. Mantenedor dos sites Computacional.com.br e IAnaEscola.com.br

Fernanda Forbici

tecnico IFC - Campus Araquari

Mestre em Engenharia do Conhecimento (2024) pela Universidade Federal de Santa Catrina (UFSC). Especialista em Sistemas de Aquisição e Descoberta de Conhecimento em Business Intelligence (2007) pela Universidade do Contestado (UNC), Pós-Graduada em Gerenciamento de Projetos pela Faculdade de Tecnologia Senac Chapecó (2015). Graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário UNIFACVEST (2004). Servidora pública na UDESC/CAV, atuando como Analista de Sistemas. Experiência como docente na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, Inteligência Artificial, Estrutura de Dados, Engenharia de Software e Computação Forense. Interesse nas áreas de Gestão do Conhecimento, Data Science, Big Data e Machine Learning.

Danilo Avilar Silva

docente IFCE - Campus Canindé

Danilo Avilar Silva possui graduação em Telemática (2013) e mestrado Engenharia de Telecomunicações (2015) pelo Instituto Federal do Ceará (IFCE), e doutorado em Ciência da Computação (2023) pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Atualmente é integrante permanente do corpo docente do Instituto Federal do Ceará - Campus Canindé. É membro do conselho editorial do Journal of Artificial Intelligence Practice (Clausius Scientifc Press) e revisor do International Journal of Machine Learning and Cybernetics da Springer (IJMLC). Foi arquiteto de hardware e líder técnico da equipe de pesquisa e desenvolvimento em hardware - Fotosensores Tecnologia Eletrônica, atuando nas seguintes áreas: Sistemas Embarcados, Microcontroladores e Sistema Operacional. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Eletrônica Industrial e Sistemas e Controles Eletrônicos, além de Linux e Educação à Distância. Como pesquisador, atua nas linhas de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Modelos Estatísticos, Redes Neurais Artificiais para Sistemas Embarcados, Algoritmos Genéticos, Robótica e Automação Industrial.

Fabricio Tavares De Faria

tecnico IFSudesteMG - Reitoria

Graduado em Administração de Empresas pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2007), especialista em Administração de Sistema de Informação pela UFLA (2011) e Mestre em Administração pela UFF (2022). Experiência de dez anos no setor supermercadista atuando como analista administrativo, chefe de escritório e gerente de departamento, nas áreas administrativa e de tecnologia da informação. Usuário avançado de aplicativos office, banco de dados e desenvolvedor de ferramentas de Business Intelligence. Experiência em gerenciamento estratégico da Tecnologia da Informação, incluindo implantação de ERP e sistemas correlatos, além de experiência com análise de dados e desenvolvimento de dashboards utilizando o Power BI. Servidor público desde 2008 atuando na gestão orçamentária e financeira como Diretor de Orçamento e Finanças, Diretor de Administração e Planejamento e Pró-Reitor de Administração.

Cristofe Coelho Lopes Da Rocha

docente IFRR - Campus Boa Vista

PhD candidate in computing at the Cin/UFPE Information Technology Center; Master's degree in Applied Computing from the University of Vale do Rio dos Sinos (2016); Postgraduate student in Artificial Intelligence Deep Learning; Bachelor's degree in System Analysis and Development Technology - Cathedral Higher Education Colleges (2006). Currently a p...

Clenio Batista Goncalves Junior

docente IFSP - Campus São Roque

Docente e pesquisador no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo. Possui Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá, Especialização em Engenharia de Software pela Universidade Federal de Uberlândia e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos, campus Sorocaba. É doutorando pelo Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Foi integrante do Comitê Gestor da comissão especial de Computação Musical da Sociedade Brasileira de Computação e coordenador do Núcleo Interdisciplinar de Produção e Pesquisa Audiovisuais no campus São Roque do IFSP. Possui como principais linhas de interesse: Computação Musical, Representação de Conhecimento, Sistemas Operacionais, Produção Audiovisual, Inteligência Artificial, Computação Sustentável e Desenvolvimento de Software Livre.

Rogério Luiz Cardoso Silva Filho

tecnico IFNMG - Reitoria

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.

Filipe Barbosa Litaiff

docente IFRJ - Campus Engenheiro Paulo de Frontin

Professor do Instituto Federal do Rio de Janeiro (IFRJ) desde 2014, em regime de dedicação exclusiva, leciona Gestão de Projetos, Governança de TI e Ciência de Dados no curso de Tecnologia em Jogos Digitais e na pós-graduação lato sensu em Gestão de Projetos e Negócios em TI.Doutor em Administração pela COPPEAD/UFRJ (2025), com tese sobre a institucionalização do uso da inteligência artificial pela Justiça do Trabalho brasileira, à luz da Teoria Institucional. Mestre em Engenharia de Produção (UFF) e Bacharel em Ciência da Computação (UFF).Reúne mais de 20 anos de experiência em TI de missão crítica consultoria, governança, segurança e arquitetura de infraestrutura com passagens por EY, TIM, Citibank, UBS e TIVIT. Desde 2024, dedica-se à pesquisa e à instrução em inteligência artificial aplicada ao Direito.É conteudista da Escola Nacional de Formação e Aperfeiçoamento de Magistrados do Trabalho (ENAMAT) no Curso de Formação de Formadores em IA generativa na Justiça do Trabalho (2026). Publica sobre IA no Direito e preservação digital no Judiciário e ministra treinamentos de IA generativa para profissionais do Direito. Palestrante em TEDx, Rio Innovation Week e no Doutorado da COPPEAD.Concebe e orquestra sistemas de IA generativa arquitetura multiagente, engenharia de prompt e pipelines de recuperação aumentada (RAG) voltados à formação de profissionais do Direito.Certificações: PMP (PMI), CIP (AIIM) e ITIL. Inglês fluente, espanhol fluente, português nativo.Interesses de pesquisa: institucionalização da IA no Poder Judiciário; Teoria Institucional aplicada à IA; IA e serviços jurídicos; jurimetria e legal informatics; Acesso à Justiça; preservação digital e compressão de imagens; arquitetura e orquestração de sistemas de IA; ciência de dados e programação em R e Python.

Jefferson Igor Duarte Silva

docente IFRN - Campus Ipanguaçu

Possui graduação em Redes de Computadores pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (2013) e Mestrado em Sistemas e Computação pela UFRN (PPgsC/UFRN). Atualmente é Professor na área de Redes de Computadores do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes em Chip e Aprendizado de Máquina.