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.
Manassés Ribeiro é graduado em Sistemas de Informação (UnC, 2003), mestre em Ciências da Computação (UFSC, 2007) e doutor em Ciências na área de Engenharia de Computação (UTFPR, 2018). Atualmente é Professor Titular do Instituto Federal Catarinense (campus Videira). Atua como pesquisador associado do Laboratório de Bioinformática (LABIC) da Universidade Tecnológica do Paraná (UTFPR). É coordenador do grupo de pesquisas em Inteligência Computacional Aplicada e Inovação Tecnológica do IFC. É sócio fundador da Associação Brasileira de Inteligência Computacional (ABRICOM). Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, e Visão Computacional. Seus temas de interesse são: deep learning, machine learning, redes neurais convolucionais, detecção de anomalias, extração e aprendizado de características, processamento de imagens médicas e large language models (LLM)..
Possui Doutorado em Ciência da Computação (2021) pela Universidade Federal do Ceará (UFC), Mestrado em Engenharia de Telecomunicações (2017) e Bacharelado em Ciência da Computação (2014) pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE). Atualmente, faz parte do quadro efetivo de docentes do IFCE. Leciona nos cursos de Mestrado Acadêmico em Ciência da Computação, nos cursos superiores de Tecnologia em Telemática e de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e nos cursos técnicos de Redes de Computadores e Informática para Internet. Em 2019, recebeu uma bolsa do programa ELAP (Emerging Leaders American Program) para realizar mobilidade na École de Technologie Supérieure (ETS), em Montréal, Quebéc, Canadá, que foi interrompida, dois meses após o início, para assumir o cargo de professor no IFCE. Em 2024, participou do INESC TEC International Visiting Researcher Programme - Edição de 2023, no edifício sede do INESC TEC, no Campus da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), em Portugal. Tem experiência na área de Metodologia e Técnicas de Computação (Linguagens de Programação, Desenvolvimento de Software, Desenvolvimento WEB) e Inteligência Artificial (Ciência de dados, Processamento de Imagens e Aprendizagem Profunda). Em relação à formação de recursos humanos, já concluiu uma (1) orientação de mestrado, três (3) orientações de monografia de graduação, duas (2) orientações de iniciação científica e uma (1) orientação de iniciação em desenvolvimento tecnológico e inovação. Ademais, no presente momento, supervisiona três alunos em nível de mestrado.
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.
Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior possui formação técnica em Mecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) - Campus Congonhas (2021). É graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP - 2025). Atualmente, cursa o mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) e é Professor Substituto no IFMG - Campus Ouro Branco. Durante a graduação, fez parte do Laboratório de Computação de Sistemas Inteligentes (CSI-Lab), onde trabalhou com a Identificação de Tumores Cerebrais. Atualmente trabalha com Machine Learning aplicado em cima de Eletroencefalograma (EEG). Seus interesses englobam as áreas de Aprendizado de Máquina, Deep Learning e Reconhecimento de Padrões. Além disso, participou da Empresa Júnior Voluta Soluções Digitais, englobando áreas de criação de aplicativos e sites.
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).
Graduação: Bacharelado em Ciência da Computação - Centro Universitário do Triângulo (2002).Especialização: Banco de dados - Centro Universitário do Triângulo (2009).Mestrado: Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Uberlândia (2016).Doutorado: Engenharia Biomédica - Universidade de Brasília (2023).Especialização: Formação Pedagógica para Educação Profissional - IF Goiano (2023).Ocupação: Professor do Instituto Federal Goiano - Campus IpameriÁreas de ensino: i) programação (estrutura de dados, laboratório de programação, programação imperativa, busca, pesquisa e ordenação); ii) Banco de Dados; iii) Inteligência Artificial; iv) Processamento Digital de Imagens; e v) Gerência de Projetos.Linhas de pesquisa: i) Processamento Digital de Imagens Médicas; ii) Inteligência Artificial (Machine Learning, Deep Learning e Educação); iii) Visão computacional e iv) Extração de características.
Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology of Brasília (IFB) at the Samambaia Campus since 2025, in the area of Computer Science and PhD student in the Electrical and Computer Engineering Program at the Federal University of Goiás (2024-). He has a bachelor's degree in Computer Networks Technology from the State University of Goiás (UEG, 2008-2010) and in Control and Automation Engineering from the Federal Institute of Goiás (IFG, 2011-2017), with a sandwich period at the Technische Hochschule Deggendorf - Germany (THD, 2015-2016). He also completed the Latu Sensu postgraduate degree in Higher Education Teaching from the Cândido Mendes University (2019) and a master's degree in Electrical and Computer Engineering with an emphasis in Computer Engineering from the Federal University of Goiás (UFG, 2020), where he is currently pursuing a doctorate in the same program. He was a substitute professor at the Federal Institute of Goiás (IFG, 2018 - 2020) and was a full professor at the Federal Institute of Pará (IFPA, 2020 - 2024). Interest in the areas of Machine Learning, Deep Learning, Biomedical Signals, Automation and Programming Languages (C, MATLAB, Python and R).
Pesquisador em Inteligência Artificial aplicada a Saúde e professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG). Doutor e Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Goiás, Especialista em Qualidade e Gestão de Software pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás e Especialista em Processamento de Linguagem Natural pela UFG, Bacharel em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás. Sólida experiência profissional em Engenharia de Software nas funções de CTO, Gerente de Projetos, Arquiteto de Software, Gerente de Processo, Implementador do modelo MPS.BR. Consultor em P,DI com participação em projetos de inovação da Saúde preventiva, medicina baseada em evidência e automação de protocolos clínicos por IA. Experiência acadêmica em computação científica aplicada desde 2003 empregando conceitos como Machine Learning e Deep Learning, Imagem Hiperespectral, Computação Evolutiva, Otimização Multiobjetivo, Análise Multivariada e inferência estatística em projetos de P,DI.
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.
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)
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...
Flávio R. S. Oliveira é Doutor e Mestre em Engenharia da Computação (2023.1 e 2009.2) e graduado pela Escola Politécnica de Pernambuco. Nesse momento, é docente no IFPE Campus Paulista. Possui interesse nas áreas de Inteligência Computacional, Sistemas da Informação e Deep Learning. Suas principais contribuições de pesquisa estão na área de Sistema...
Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Piauí (UFPI), com pesquisas desenvolvidas na área de Visão Computacional e Deep Learning. Graduado em Sistemas de Informação pela Faculdade de Tecnologia do Piauí (FATEPI) em 2012 e Especialista em Engenharia de Software pela Faculdade Estácio/CEUT em 2016. Atualmente, atua como Analista ...
Possui curso técnico em Redes de Computadores pela UNIBRATEC. Graduação em Sistema de Informação pela Faculdade Santa Maria de Recife (2013). Especializado em Segurança de Redes e Sistemas pela Faculdade Santa Maria (2014). Mestrando em Informática Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco na área de avaliação de desempenho e dependabilidade de sistemas. Atualmente é professor de informática no Instituto Federal do Rio Grande do Norte.
Possui mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2015) e graduação em Mecatrônica Industrial pelo Instituto Federal de Santa Catarina (2012). Atualmente é professor do curso de Engenharia Mecatrônica do Instituto Federal de Santa Cataria, campus Florianópolis. Pesquisador credenciado no Polo de Inovação EMBRAPII de Sistemas Inteligentes de Energia, participando e coordenando trabalhos de pesquisa e inovação com aplicação de inteligência artificial. Na docência, atua em disciplinas de informática industrial e integração de sistemas, com foco em redes industriais e seus principais protocolos de comunicação. Atua nas linhas de pesquisa em sistemas embarcados e distribuídos, redes industriais e indústria 4.0, com projetos nas áreas de IIoT, simulação, realidade aumentada e machine learning.