Resultados para “'Convolutional neural networks'”

Luis Fernando Nazari

docente IFC - Campus Rio do Sul

Graduado em Matemática - licenciatura pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC - 2008), Mestre em Engenharia de Automação e Sistemas pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC - 2011) e Doutor em Engenharia de Automação e Sistemas também pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC - 2025). Atualmente faz parte do corpo docente do Instituto Federal Catarinense (IFC) - Campus Rio do Sul. Realizou estágio de doutorado por um ano no Departamento de Engenharia Cibernética na Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU). Tem experiência na área de Matemática, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem matemática, otimização e controle. Pesquisa atual: Physics-Informed Neural Networks for Modeling Channel Flows and Predictive Control to Minimize Flood Effects in a Real-World Hydrographic System.

Tiago Fernando Barbosa De Sousa

docente IFRN - Campus Ceará-Mirim

Doutor e Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação e graduado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Fundador da Flowkore Entertainment, onde exerceu as funções de Game Designer e Programador. Foi professor do curso de Jogos Digitais da Faculdade de Ciências Sociais e Aplicadas (Facisa) e Universidade Potiguar (UnP). Atualmente é professor do curso Técnico Integrado em Programação em Jogos Digitais no Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN), organizador do grupo de desenvolvedores de jogos do Rio Grande do Norte, o PONG - Potiguar Indie Games e Sócio-Fundador na Demerara Games. Tem experiência em programação, modelagem tridimensional, animação, game design, estereoscopia, rede neural perceptron de múltiplas camadas e equalizador neural.

Raphael Melo De Amorim

docente

Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia(2011). Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia(2016). Doutorando em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia Atuou como professor substituto no Departamento de Engenharia Elétrica e Computação da Universidade Federal da Bahia. É professor substituto na Instituição Federal da Bahia pelo Departamento de Eletrônica. Atuação nas áreas de processamento de sinais, processamento digital de imagens, telecomunicações,energias renováveis e eletrônica.

William Moraes Da Silva

docente IFRS - Campus Farroupilha

Mestre em Tecnologia da Informação e Gestão em Saúde pela UFCSPA, com ênfase em Tecnologias da Informação Inteligente. Bacharel em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo IFRS Campus Farroupilha, com especializações em Big Data e Ciência de Dados e em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Também possui formação em Fisioterapia, com pós-graduação em Fisioterapia Traumato-Ortopédica e Desportiva e em Fisioterapia em Unidade de Terapia Intensiva (UTI).

Lucas Grassano Lattari

docente IFSudesteMG - Campus Rio Pomba

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2007), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2010) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2015). Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico (Graphics)

Bernardo Henz

docente IFFar - Campus Alegrete

Atualmente é Professor no Instituto Federal Farroupilha, Campus Alegrete. Possui mestrado e doutorado em Computação pela UFRGS, e graduação em Ciência da Computação pela UFSM. É cofundador da startup de tecnologia Iara Health, que vende serviço de reconhecimento de voz para laudos radiológicos. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens, Fotografia Computacional, Processamento de Sinais, e Deep Learning.

Liduina Kenya Fernandes Januário

docente IFRO - campus Ariquemes

Possui graduação em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - Faculdades Associadas de Ariquemes (2004). Atualmente é coord. de curso mediotec tec. seg. trabalho do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Rondônia. , atuando principalmente nos seguintes temas: human learning, nets artificial neural e processes of learning of ann´s.

Jucelino Cardoso Marciano Dos Santos

docente IFGoiano - Campus Urutaí

Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (2022), com Mestrado na mesma área e instituição (2015). Licenciado em Matemática pela Universidade Federal de Goiás (2009). Atuo na área de processamento da informação, com ênfase em processamento de sinais, especialmente sinais de voz e segmentação de imagens médicas. Tenho forte interesse e experiência em técnicas de aprendizado de máquina, incluindo Redes Neurais Artificiais (ANN) e Redes Neurais Convolucionais (CNN), aplicadas à segmentação de imagens e outras aplicações em processamento de sinais.

Rafaella De Lima Roque

tecnico IFPB - Campus Cajazeiras

Graduada na Universidade Regional do Cariri - URCA, nas modalidades de Licenciatura e Bacharelado em Ciências Biológicas; Especialista em Educação Ambiental pela mesma instituição. Mestra em Recursos Genéticos vegetais pelo Programa de Pós-Graduação em Recursos Genéticos Vegetais da Universidade Federal do Recôncavo da Bahia UFRB/EMBRAPA. Doutora em Biotecnologia pelo Programa de Biotecnologia da Universidade Estadual de Feira de Santana - UEFS. Áreas de atuação: Biologia celular e molecular (Genômica e Proteômica), Genética, Biotecnologia, Melhoramento genético, Pós-Colheita, Pesquisa orientada, Metodologia do trabalho científico.

ÊF

Ênio Prates Vasconcelos Filho

docente IFG - Campus Goiânia

Enio Vasconcelos Filho has a Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from the Faculty of Engineering, University of Porto. He also holds a Master's and a Bachelor's degree, both from the University of Brasilia, Brazil, in the areas of Mechatronic Systems and Control and Automation Engineering, respectively. Since 2023, he became Research Associate at the Research Centre in Real-Time and Embedded Computing Systems (CISTER), in Porto, Portugal, where he has been working on topics related to autonomous vehicles, communication networks, critical systems and secure communication applications. His most relevant works have been published in peer-reviewed journals and conferences, such as Cyber Physical Systems, IEEE ACCESS, IEEE Communication Letters. His interests in new projects are related, besides the current ones, in embedded systems for IoT, Machine Learning and Automation.

Gabriel Jonas Da Silva Duarte

Outros IFCE - Campus Aracati

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.

Helder Siqueira Carvalho

docente IFF - Campus Campos Centro

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Santa Úrsula (1991) e mestrado em Computação Aplicada e Automação pela Universidade Federal Fluminense (1999). Professor do IFF - Instituto Federal Fluminense desde 1993. Onde ocupou os cargos de: coordenador de curso, Diretor de Ensino, Pró-Reitor de Administração e Diretor de Planejamento Estratégico. Ocupou o cargo de Assessor na Secretária de Educação Profissional e Tecnológica do Ministério da Educação - SETEC/MEC, entre 2015-2016. Atualmente é Diretor Executivo do Instituto Federal Fluminense.

Petrônio Cândido De Lima E Silva

docente IFNMG - Campus Diamantina

Possui graduação em Sistemas de Informação pelo FACET/FASA (2005), Mestrado em Informática pela PUC/MG (2010) e Doutorado em Inteligência Computacional no PPGEE/UFMG. É professor no Instituto Federal Do Norte De Minas - IFNMG, onde leciona nos cursos de Tecnologia da Informação e coordena o Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados e Inteligência Computacional - {ci#8706;ic}, mas também colabora no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Sistemas (PPGMCS) da Unimontes e no laboratório de pesquisa FutureLab do DCC/UFMG. Tem experiência em diversas áreas de Dados (Arquitetura, Engenharia, Ciência e Gestão) e Desenvolvimento de Software. Pesquisa nas áreas de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Séries Temporais e Mineração de Processos.

Gabriel Felipe Cândido Novy

docente IFMG - Campus Sabará

Mestre em Informática e Bacharel em Ciência da Computação, ambos pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais - PUC Minas. Professor Assistente A do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais - IFMG Câmpus Sabará. Atuou como professor no Colégio e Faculdade COTEMIG, na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais e na Universidade FUMEC. Tem experiência de pesquisa na área de Redes de Computadores, com ênfase em Redes de Sensores Sem Fio, Protocolos de Roteamento e Redes Veiculares.

Igor Rechetnicow Alves Sant' Anna

docente IFAC - Campus Tarauaca

Bacharelado em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Rondônia (2008), Licenciado pela Faculdade Única (2023). Especialista em Gestão do Agronegócio e Legislação Ambiental (2016). Mestre em Ciências Pesqueiras nos Trópicos pela Universidade Federal do Amazonas (2012). Doutor em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente (2022). Experiência na Coordenação de Mestrado em Ciências Educação e na fundação e Coordenação do curso de Licenciatura em Ciências Biológicas. Atualmente é Docente EBTT do IFAC - Campus Tarauacá. Membro titular do Colegiado (fundador) do curso Especialização em Educação Profissional, Científica e Tecnológica EPCT. Atua e Orienta pesquisas nas áreas de Ciências Ambientais, Recursos Pesqueiros, Ecologia Pesqueira, Aquicultura, I.A. na Educação e trilha de conteúdo no A.V.A.

Ana Paula Abrantes De Castro Shiguemori

docente IFSP - Campus Jacareí

É professora na Área de Computação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo. É doutora em computação aplicada do Instituto Nacional de Pesquisas Espacias (INPE). Mestre em Computação Aplicada pelo INPE (2003), possui graduação em Engenharia da Computação pela UBC (2000). Foi coordenadora de Pesquisa de 2014 à 2016. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes Neurais Artificiais e Processamento Digital de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: Data Science, Visão computacional, Redes Neurais Artificiais, Dados Médicos, Bioengenharia, Robótica e Lógica Nebulosa.