Resultados para “'Edge'”

Ramão Tiago Tiburski

docente IFSC - Câmpus São Lourençco do Oeste

Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo (UPF) (2014). Mestre e Doutor em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) (2016 e 2021). Possui experiência como gestor, professor e pesquisador, atuando em relevantes áreas da ciência da computação como desenvolvimento de sistemas, sistemas embarcados, sistemas operacionais, segurança da informação, edge computing e Internet das Coisas. Possui publicações em importantes conferências, revistas e livros. Atualmente é professor e chefe do Departamento de Ensino, Pesquisa e Extensão no IFSC Câmpus São Lourenço do Oeste.

Denis Contini

docente IFC - Campus Brusque

Graduado em Engenharia da Computação - Faculdades Católicas Salesiano Auxilium (2012). Pós graduado em Redes de Computadores pela ESAB (Escola Superior Aberta do Brasil).Mestre em Ciência da Computação - IC/UNICAMP. Tenho experiência nas áreas de Redes, Serviços e Protocolos de Redes, Computação Distribuída, Internet of Things (IoT), Industrial Internet of Things (IIoT), Redes Definidas por Software (SDN), Funções de Rede Virtualizada (NFV), Edge, Fog e Cloud Computing. Conhecimentos na área de DevOps.

Paulo Roberto Pereira Da Silva

docente IFPB - Campus Monteiro

Atualmente, é professor no Instituto Federal da Paraíba (IFPB). Graduou-se em Ciência da Computação pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), Unidade Acadêmica de Garanhuns, e participou de um intercâmbio acadêmico de um ano e meio na State University of New York, campus de Oswego, nos Estados Unidos. Concluiu o mestrado e o doutorado em Ciência da Computação pelo Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Sua trajetória profissional inclui experiência em áreas como desenvolvimento de software, redes de computadores, computação em nuvem (Cloud), Fog e Edge Computing, previsão baseada em séries temporais, avaliação de desempenho de sistemas, cadeias de Markov, redes de Petri estocásticas e modelagem analítica.

Fabrício Daniel Freitas

tecnico IFMG - Polo de Inovação

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.

Erick Barros Nascimento

Outros

Técnico em Tecnologia da Informação (TI) do IFBA Campus Paulo Afonso/BA e Professor de Informática do Nível Superior do Centro Universitário do Rio São Francisco (UniRios). Possui Doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE,2026), é Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Sergipe (UFS, 2018), com especialização em Segurança de Redes pela FGF-UniGrande (2013) e Graduado em Sistemas de Informação pela FASETE-UniRios (2009). Desenvolve pesquisas nas áreas de modelagem e avaliação da dependabilidade de sistemas de Edge, Fog e Cloud Computing baseados em Software-Defined Networks (SDN), com atuação em Redes de Computadores, Redes Programáveis, Computação Paralela e Sistemas Distribuídos. É membro do grupo de pesquisa MoDCS (Modelagem de Sistemas Distribuídos e Concorrentes) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).

Daniel Chaves Temp

docente IFFar - Campus Alegrete

Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade da Região da Campanha (2009) e especialização em Redes de Computadores (2018) pela Escola Superior Aberta do Brasil (ESAB). Experiência na área de suporte em Hardware e Redes na iniciativa privada, prestando suporte técnico à empresas da região. Posteriormente, trabalhou como Técnico em TI no campus de Alegrete da Unipampa. Atualmente professor de Hardware e Redes no Instituto Federal Farroupilha, Campus Alegrete - RS. Atuou como coordenador do curso Técnico em Informática e como coordenador de Assistência Estudantil neste campus. Cursando mestrado acadêmico em Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Pampa - Unipampa, campus Alegrete.

Fernando Brandão De Oliveira

docente IFSP - Campus Sertãozinho

Possui graduação e mestrado em Engenharia Mecânica pela Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira (FEIS/UNESP) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/USP). É especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pela Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ). Atualmente é professor EBTT no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) no campus Matão e cursa a especialização em Educação Especial e Inclusiva pela Universidade Federal do ABC. Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Processos de Fabricação, atuando principalmente nos seguintes temas: microfresamento, energia específica de corte, espessura mínima de corte e efeito de escala.

Leonardo Assis Morais

docente IFF - Campus Bom Jesus do Itabapoana

Professor de física no Instituto Federal Fluminense - Campus Bom Jesus do Itabapoana. Doutor em física pela University of Queensland (Austrália, 2023) através do Programa DPE Programa de Doutorado Pleno no Exterior. Mestre em Física pela Universidade Federal de Minas Gerais (2017), bacharel e licenciado em física pela Universidade Federal de Viçosa (2015), com um ano de graduação sanduíche na Durham University (2013/2014) pelo programa Ciência Sem Fronteiras. Durante o mestrado e doutorado, desenvolveu pesquisas na área de óptica quântica, com ênfase no desenvolvimento de novas tecnologias para implementação de protocolos de informação quântica utilizando fotônica, assim como no estudo de questões fundamentais em mecânica quântica. Trabalhou também com medições em sistemas quânticos, desenvolvendo detectores de fótons de alta eficiência e com resolução de número de fótons e estudando modelos teóricos que testam como flutuações quânticas limitam a habilidade de medir o tempo.

Eudóxia Lottie Silva Moura

docente IFRO - campus Ariquemes

Professora do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal de Rondônia (IFRO) Campus Ariquemes, onde coordena cursos e iniciativas institucionais. Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF), especialista em Docência para a EPT e bacharel em Sistemas de Informação. Desenvolve pesquisas com ênfase em Computação Visual, Imagens Médicas (termografia e reconstrução 3D) e Renderização Neural, trabalho reconhecido com o Prêmio Artur Ziviani da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Possui ampla experiência na coordenação de projetos integradores de ensino e extensão nas áreas de robótica educacional, simulações 3D em ambientes virtuais, programação competitiva e desenvolvimento web, além de sólida atuação na orientação e inserção técnica de estudantes no mercado de trabalho.

José Eduardo Thums

tecnico IFRS - Campus Caxias do Sul

Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) em 2024 e Graduado em Ciência da Computação pela Universidade de Caxias do Sul (UCS) em 2018. Atualmente, atuo como Técnico de Tecnologia da Informação no Instituto Federal de Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS).Minhas pesquisas na graduação focaram em índices de Banco de Dados Relacionais. No mestrado, minha pesquisa concentrou-se na análise da correlação entre desempenho, eficiência energética e a avaliação de erros transientes ao aplicar o paralelismo em dispositivos IoT com processadores ARM Cortex-A, explorando o ambiente multicore.

Eduardo Henrique Teixeira

docente IFTM - Campus Paracatu

Professor do Instituto Federal do Triângulo Mineiro (IFTM), nas áreas de Eletrônica e Elétrica, e pesquisador em Inteligência Artificial e Visão Computacional aplicadas a sistemas embarcados na Universidade Federal de Itajubá (Unifei). Doutor em Engenharia Elétrica, na área de Telecomunicações (2025), Mestre em Engenharia Elétrica, na área de Telecomunicações (2021), Graduado em Engenharia de Controle e Automação (2018) e Técnico em Eletrônica (2013). Cursou disciplinas isoladas em programas de pós-graduação stricto sensu da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), além de estar cursando um segundo doutorado na Unifei. Atuou como docente no Instituto Nacional de Telecomunicações (Inatel). É pesquisador no Núcleo de Pesquisa em Eletrônica Aplicada (IFTM), no Grupo de Pesquisa em Internet das Coisas (IoT Research Group) e no Grupo de Pesquisas em Inteligência Artificial (Inatel), e coordenador do Núcleo de Pesquisa na Black Bee Drones (Unifei). Desenvolve atividades de pesquisa, ensino, extensão e orientação de estudantes de graduação e pós-graduação nas áreas de Inteligência Artificial, Visão Computacional, Robótica Embarcada, Internet das Coisas e Indústria 4.0.

Geraldo Eufrazio Martins Júnior

tecnico IFCE - Campus Sobral

Possui graduação em Tecnologia em Mecatrônica Industrial pelo Instituto Federal do Ceará - campus Sobral, têm especialização em Automação industrial pela Universidade Cândido Mendes, atualmente é mestrando em Engenharia Elétrica e de Computação pela UFC - campus Sobral e é servidor público pelo IFCE Sobral. Têm experiência em pesquisa e inovação com ênfase em eletrônica de potência e experiência profissional na área de automação, energias renováveis, desenvolvimento de sistemas embarcados e cibersegurança. Suas áreas de interesse são: Automação, IoT, IoT Security, Edge Computing, Machine Learning, Deep Learning e energia renovável.

Wagner De Almeida Junior

docente IFSudesteMG - Campus Juiz de Fora

Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnol. do Sudeste de Minas Gerais campus Juiz de Fora. Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa (2026). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2015). Possui graduação em Tecnologia em Sistemas para Internet pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnol. do Sudeste de Minas Gerais (2008) e Especialização em Administração de Redes Linux pela Universidade Federal de Lavras (2011). Tem experiência em diversas áreas de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Computadores, Linguagens de Programação, Estruturas de Dados, Aprendizado de Máquina, Sistemas Operacionais, Teoria da Computação, Arquitetura de Computadores e Análise e Projeto de Algoritmos.

Júlia Borges Dos Santos

docente IFG - Campus Uruaçu

Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Uberlândia (2013) e realizou parte de seus estudos com ênfase em Estruturas em Portugal pela Universidade da Beira Interior (2012). Mestre em Estruturas pela Universidade Federal de Uberlândia (2016). Possui experiência na área de projeto estrutural em concreto armado e fundação. É professora efetiva no Instituto Federal de Goiás, na área de Engenharia Civil/Estruturas. Doutoranda em Estruturas na Universidade de Brasília (UnB) sob orientação do Prof. Guilherme Melo, e coorientação do Prof. Aurelio Muttoni. Realizou parte dos estudos do Doutorado em período sanduíche na Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suíça.

Deise Lilian De Oliveira

docente IFRJ - Campus Nilópolis

Possui Graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2006). Mestrado em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2010). Doutorado em Matemática pela Universidade Federal Fluminense (2023). Atualmente ocupa o cargo de Professora EBTT do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (a partir de 2012). Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Cálculo Diferencial e Integral e em Matemática Discreta e Combinatória, com ênfase em Jogos de Rotulação em Grafos. Atua como pesquisadora no IFRJ nos seguintes temas: Utilização do Scilab no Ensino de Matemática, Modelagem Computacional, Álgebra Linear, Ensino da Matemática e Jogos de Rotulação em Grafos. Identificação ORCID 0000-0001-7163-3524.

Felipe Augusto Oliveira Mota

docente IFNMG - Campus Januária

Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais (IFNMG) Campus Januária. Possui graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo IFNMG (2011), Especialização em Educação Inclusiva (2014), MBA em Gestão Pública com Ênfase em Cidades Inteligentes (2022) e Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) (2017). Atualmente é doutorando em Engenharia Elétrica na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Líder do grupo de pesquisa Engenharia, Eletrônica e Computação (E2C), cadastrado no CNPq. Desenvolve pesquisas nas áreas de Internet das Coisas Robóticas (IoRT), Sistemas Multiagentes, Edge AI, Computação Sensível ao Contexto e Orquestração Semântica, investigando mecanismos de integração, coordenação e cooperação entre agentes humanos, robóticos, de Internet das Coisas (IoT) e de inteligência artificial em ecossistemas computacionais distribuídos. Seus trabalhos têm como foco a tomada de decisão contextualizada, a interoperabilidade entre agentes heterogêneos e a execução coordenada de tarefas em ambientes inteligentes. Possui experiência nas áreas de Ciência da Computação e Engenharia Elétrica, atuando principalmente em Internet das Coisas, Robótica, Inteligência Artificial, Sistemas Distribuídos, Computação Ubíqua e Tecnologias Assistivas.