Resultados para “'Extreme Learning Machines'”

Luís Fernando Lopes Grim

docente IFSP - Campus Piracicaba

Doutor (2024) e Mestre em Tecnologia (2018) pela Universidade Estadual de Campinas, também possui Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação pela Universidade Federal do ABC (2013) e graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Faculdade de Tecnologia de Americana (2010). Já atuou como instrutor de informática, técnico de informática e analista de sistemas em empresas e órgãos públicos, também foi professor temporário na ETEC Dep. Ary de Camargo Pedroso. Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de São Paulo em Piracicaba, tendo atuado também no campus Hortolândia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Arquitetura de Sistemas de Computação, Inteligência Artificial, Aprendizado Profundo, Aprendizado de Máquina, Computação de Alto Desempenho, Programação, e Redes de Computadores.

Antônio Augusto Teixeira Peixoto

Outros IFCE - Campus Jaguaribe

Possui graduação em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (2014) com mestrado também pela Universidade Federal do Ceará (2017). Possui doutorado em Engenharia de Teleinformática na área de Tensor Learning (2022). Tem experiência na área de telecomunicações, processamento de sinais e aprendizado de máquina. Atua como professor do Instituto Federal do Ceará (IFCE) desde 2019, e desde 2022 atua como coordenador do curso de Tecnologia em Redes de Computadores do Campus Jaguaribe. Atualmente trabalha com 5G e Inteligência Artificial.

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.

Carlos Alexandre Silva Dos Santos

docente IFFar - Campus Alegrete

Pós-Doutor em Reconhecimento de Padrões no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Doutor em Ciência da Computação (2023) pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL). Mestre em Engenharia Elétrica (2017) pela Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), Especialista em Engenharia de Software (2025), Especialista em Engenharia de Redes e Telecomunicações (2025) e Especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning (2025), todas concluídas pela Universidade Norte do Paraná (UNOPAR), Bacharel em Informática (2009) pela Universidade da Região da Campanha (URCAMP), Licenciatura em Formação Pedagógica em Informática (2020) pelo Centro Universitário Leonardo da Vinci (UNIASSELVI), e Técnico em Informática (2003) pelo Instituto Federal Farroupilha (IFFAR). Atualmente é professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal Farroupilha (IFFAR), e Coordenador do Laboratório de Ensino, Pesquisa, Extensão e Produção (LEPEP) em Informática - Lab Quest, do Câmpus Alegrete. Também é Instrutor do Cisco Certified Network Associate (CCNA). Atuou como docente no Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSUL), e no Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC). Foi professor substituto no curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI), e tutor nos cursos de Bacharelado em Engenharia da Computação e Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR). Atuou como Analista de Sistemas na Prefeitura Municipal de São Francisco de Assis-RS no período de 2010 a 2017. Foi Sargento de Informática no Exército Brasileiro no período de 2006 a 2010. Trabalhou com Consultoria e Suporte Técnico de Sistemas na empresa Acesso Informática no período de 2001 a 2004. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Hardware, Redes de Computadores e Aprendizado de Máquina. Atua em projetos de pesquisa que têm por objetivo investigar temas como: Aplicações de Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem, Computer Aided Detection (CAD) e Computer Aided Diagnosis (CADx).

Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior

docente IFMG - Campus Ouro Branco

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.

Manassés Ribeiro

docente IFC - Campus Videira

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)..

Cláudio Marques Schaeffer

docente IFSC - Câmpus Lages

Engenheiro mecânico pela Universidade de Passo Fundo (UPF); Mestre em Engenharia Mecatrônica pelo Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Santa Catarina (IFSC), no desenvolvimento da automação do processos de soldagem GMAW, via arco submerso, com Inconel 625 aplicado à indústria de geração de energia; Doutor em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), no desenvolvimento da automação do processos de soldagem GMAW operado em alta performance, DynaFlex-Arc, aplicado à indústria de petróleo e gás onshore; Inventor certificado Petrobras; Engenheiro pesquisador pelo Projeto Petrobras: Processos Avançados de Soldagem e Análise Estrutural Numérica; Professor concursado do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina (IFSC) nas seguintes áreas: Processos de Soldagem a Arco Elétrico e Materiais de Construção Mecânica.

Gilberto De Melo Júnior

docente IFB - Campus Samambaia

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).

Suenny Mascarenhas Souza

docente

Possui bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2017) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2021). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Educação em Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos e programação, ambientes lúdicos, playful learning.

Tony Alexandre Medeiros Da Silva

docente IFGoiano - Campus Ipameri

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.

Diego Fernandes De Araújo

docente IFPB - Campus Santa Luzia

Possui graduação em Licenciatura Plena em Computação pela Universidade Estadual da Paraíba (2011), Especialização em Educação a Distância pela Universidade Norte do Paraná (2016) e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2019). Atualmente é professor dos cursos técnicos de Informática do Instituto Federal da Paraíba no campus Sousa. Tem experiência na área de Ciência da Computação com interesse nos seguintes temas: Entity Matching, Active Learning, Ensino de Programação, Educação a Distância, Aplicação de Informática a Processos Educativos e Soluções Tecnológicas Assistivas.

Suzana Viana Mota

docente IFNMG - Campus Almenara

Professora do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Almenara, mestra em Engenharia Elétrica pela Unicamp, graduada em Sistemas de Informação pela PUC - Campinas. Possui experiência na área de Computação, principalmente na área de Inteligência Artificial, nas subáreas de: Visão Computacional, Deep Learning e Machine Learning. É coordenadora da comunidade AIGirls, uma comunidade feminina nacional que promove a participação e inclusão de mulheres nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Também coordena o projeto Tech Ladies - IFNMG que visa a permanência, êxito e inclusão de alunas nos cursos de Tecnologia do IFNMG. Mais informações www.suzanamota.com.br

Daniel Vitor De Lucena

docente IFG - Campus Luziânia

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.

João Paulo Queiroz Dos Santos

docente IFRN - Campus Natal - Zona Leste (EaD)

Doutorado em engenharia Elétrica e de Computação pela UFRN. É coordenador do Núcleo Avançado de Inovação Tecnológica (NAVI) do IFRN, e pesquisador do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS) da UFRN. Membro do Corpo Editorial e Revisor da Revista Brasileira de Inovação Tecnológica em Saúde (R-BITS). Tem experiência na área de Inovação Tecnológica em Saúde, Análise de Algoritmos, Aprendizado de Máquina, Complexidade de Computação, Aprendizagem por Reforço e Buscas Reativas e Deep Learning.

Carlos Henrique Domiciano

docente IFRJ - Campus Volta Redonda

Mestre em Engenharia Mecânica com área de concentração em Automação e Dinâmica de Sistemas pela Universidade de Taubaté, UNITAU (2024), com pesquisa voltada na aplicação da Inteligência Artificial e do Machine Learning. Atuo como Instrutor de Educação Profissional Técnica na Firjan/SENAI na área de Automação com foco no ensino, elaboração de conteúdos e métodos que facilitem o aprendizado. Participei na elaboração dos planos de estudo referência para o curso de Mecatrônica e integrei a equipe que elaborou os itens aplicados ao sistema de avaliação do ensino profissionalizante SAEP. Bacharel em engenharia Elétrica / Eletrônica pela Faculdade de Engenharia de Resende FER/AEDB (2007). Atuei na condução de equipes de manutenção do processo e limpeza de gás e produtos carboquímicos em áreas classificadas.

Camila Regina Nunes De Melo

tecnico IFTM - Campus Avançado Uberaba Parque Tecnológico

Bacharela em Sistemas de Informação pelo Centro Universitário de Patos de Minas (2015) e Tecnóloga em Gestão Pública pelo Instituto Federal de Rondônia (2026). Concluiu, também, Especialização em Análise de Sistemas pela UniBF (2023). Atualmente é Analista de Tecnologia da Informação no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Triângulo Mineiro - IFTM.