Resultados para “'Feature selection'”

Dionathan Luan De Vargas

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade do Oeste de Santa Catarina (2019), especialização em Segurança da Informação pela Faculdade Integrada de Brasília (2020) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2022), com foco em análise de biossinais e inteligência artificial. Atualmente, é Coordenador dos cursos de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS) e de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (CIA) na UNOESC - Joaçaba, onde também atua como professor de ensino superior em disciplinas de Computação e Visão Computacional. Tem experiência e interesse de pesquisa nas áreas de Engenharia Biomédica, Visão Computacional, Inteligência Artificial e Desenvolvimento de Sistemas.

Raimundo Guimaraes Saraiva Junior

Professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - IFCE. Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de Brasília. Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade de Brasília. Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade de Brasília. Engenheiro de Desenvolvimento na Rhede Tecnologia. Fundador e Engenheiro de Desenvolvimento na Z Tecnologia em Comunicação, empresa credenciada como Empresa Estratégica de Defesa pelo Ministério da Defesa Brasileiro. Empresa 3 vezes premiada pela FINEP com o Premio FINEP de Inovação. Larga experiência em projetos de sistemas de comunicação, sistemas embarcados, controle e automação e projetos de segurança da informação. Professor do curso de Engenharia Elétrica na Universidade de Brasília. Professor no Instituto de Educação Superior de Brasília. Pesquisador em projeto junto à Universidade de Brasília. Coordenador de projeto de Pesquisa junto ao Cnpq. Professor Substituto de Automação e Controle no Instituto Federal do Ceará. Membro do Grupo de Pesquisa em Tecnologia Aplicada do IFCE - Reitoria. Coordenador da Especialização em Energias Renováveis no IFCE Limoeiro do Norte. Premiado com o Premio Inovação em Engenharia Biomédica em 2023.

Gabriela Oliveira Mota Da Silva

Gabriela Oliveira Mota da Silva é Professora EBTT no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA), campus Jacobina, atualmente é Coordenadora do curso de Licenciatura em Computação e leciona no referido curso e nos cursos Técnico em Informática Integrado ao Ensino Médio e Técnico em Informática Subsequente. Gabriela é líder do Grupo de Pesquisa em Computação de Jacobina (JaComp) desde 2024, onde orienta projetos de Iniciação Científica apoiados pela CAPES. Gabriela é Doutora (2023) pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal da Bahia (UFBA), onde desenvolveu sua pesquisa nas áreas de Sistemas de Recomendação e Web Semântica no grupo RecSys: Recommender Systems Research Group. Gabriela é Mestra (2014) em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial pela Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC - BA, tendo realizado pesquisa nas áreas de Web Semântica e Redes Complexas. Antes, Gabriela Mota obteve seu Bacharelado em Análise de Sistemas na Universidade do Estado da Bahia, em 2010. Gabriela tem experiência profissional de 20 anos em desenvolvimento de software e de 15 anos em docência, dos quais foi também Professora EBTT no IF Baiano, Professora Substituta no Instituto de Computação da UFBA e Professora Autônoma em cursos de graduação e pós-graduação da Faculdade UniRuy Wyden, da Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC - BA e da Faculdade de Tecnologia e Ciências - FTC.

Cleverson Marques Vieira

Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ) em 2024. Especialista em Tecnologias para Aplicações Web pela Universidade Pitágoras Unopar (2017). Bacharel em Ciência da Computação (2013) e Técnico em Redes de Computadores (2016) pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais - Campus Rio Pomba. Possui experiência na área de Ciência da Computação, com foco no desenvolvimento e aplicação de técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI - eXplainable Artificial Intelligence) para análise de imagens médicas, visando apoiar e otimizar o diagnóstico de glaucoma.

Osmando Pereira Junior

Professor no Instituto Federal do Triângulo Mineiro, campus Patrocínio (IFTM - Patrocínio). Doutor pelo programa de pós-graduação em Engenharia Elétrica da USP de São Carlos. Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina. Mestre em Systèmes de Traitement de l'Information Multimédia pela Université de Rouen, França. Graduado em Engenharia Elétrica, certificado de estudos em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações, pela Universidade Federal de Uberlândia. Interessado pelas linhas de pesquisa em Visão Computacional, Processamento Digital de Imagens, Processamento Digital de Sinais e Sistemas Embarcados.

Bruno Chagas Alves Fernandes

Possui doutorado em Engenharia Multimídia pela Universitat Politècnica de Catalunya (2011), graduação em Engenharia Informática pelo Instituto Politécnico da Guarda (2003), e graduação em Tecnologia em Informática pelo Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio Grande do Norte (2001).

Joicy Vitória Miranda Peixoto

Técnica em Agroindústria da área Agropecuária pelo Instituto Federal do Triângulo Mineiro. Possui graduação em Agronomia pela Universidade Federal de Uberlândia. Mestrado em Agronomia pela Universidade Federal de Goiás - Área de concentração: Produção Vegetal Doutora em Agronomia pela Universidade Federal de Uberlândia - Área de concentração: Fitotecnia

Eraldo Luís Rezende Fernandes

professor na Faculdade de Computação da UFMS desde 2014. Possui Doutorado em Informática pela PUC-Rio (2012) com tese em indução de atributos para processamento de linguagem natural com aprendizado de máquina. Realizou estágio de doutorado na Yahoo! Research Barcelona (2010/11) em aprendizado a partir de dados parcialmente anotados. De 2005 a 2013 foi professor do Instituto Federal de Goiás (IFG), onde fundou o grupo de pesquisa AutoLab. Participou do desenvolvimento do projeto pedagógico do curso Técnico em Informática e da reestruturação do projeto pedagógico do curso Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. De 2005 a 2013, participou da organização da Semana da Computação do IFG. Tem experiência nas áreas de análise e projeto de algoritmos, aprendizado de máquina, aprendizado de estruturas, aprendizado de representações, extração de informação e otimização combinatória. Em 2012, fez parte da primeira equipe sul-americana a sagrar-se campeã da principal competição internacional da área de linguística computacional, a CoNLL Shared Task, organizada pela Association for Computational Linguistics e que tratou de resolução de correferência em dados multilíngue (árabe, chinês e inglês).

Alex Restelli

Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico da Área de Administração do IFSC - Câmpus São Lourenço do Oeste - Mestre em Engenharia de Produção e Sistemas Área de concentração - Gestão dos sistemas produtivos - Modelos e Métodos de Suporte à Tomada de Decisão - UTFPR (2019) com Especialização em Docência para a Educação Profissional - IFSC (2019) - Licenciatura para Educação Profissional - IFSC (2019) - Gestão de Negócios e Logística - UTFPR (2005), Graduação em Administração - UTFPR (2003) e Técnico em Eletromecânica(1997) - CEFET-PR. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Administração de Empresas, Gestão da Produção, Qualidade, Métodos de Decisão Multicritério, Empreendedorismo, Ensino Híbrido e Fundição.

Rogério Luiz Cardoso Silva Filho

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.

Andre Luis Dias

Professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), atualmente é Diretor Adjunto de Pesquisa e Inovação do Campus Sertãozinho. Pesquisador nas áreas de Diagnóstico inteligente de falhas em sistemas dinâmicos, Redes de comunicação industrial, e Produção de Recursos Educacionais para EPT. Líder do Grupo de Pesquisa Automação Inteligente de Sistemas Dinâmicos. Doutor (2019) e mestre (2014) em Engenharia Elétrica na área de Concentração de Sistemas Dinâmicos pela Universidade de São Paulo (USP), graduação em Engenharia Mecatrônica (2007) pela Universidade de São Paulo (USP). Atuou como engenheiro na empresa Siemens Ltda nas divisões de automação de processos e acionamentos, fábrica digital e gerenciamento de energia (2007-2016). https://orcid.org/0000-0001-7910-562X SOCPUS ID 57210434222

Paulo Roberto Pereira Da Silva

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.

Thaís De Carvalho Felicori

Engenheira Ambiental e mestre em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Viçosa. Especialista em Gestão Empresarial e Ambiental pelo Programa de Pós-Graduação Lato Sensu do Departamento de Administração e Contabilidade da UFV. Professora do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico lotada na área: Elétrica e energia e renováveis do Instituto Federal Minas Gerais Campus Ibirité. Compõe o Núcleo de Estudos Afro-Brasileiros e Indígenas do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais - NEABI IFMG Central e a Comissão Central de Sustentabilidade do IFMG.

Graciele Simoneti Da Silva Hoffmann

Evandro Jost

Possui título de Doutor em Agronomia pela Universidade Federal de Santa Maria (2011), Titulo de Mestre em Agronomia pela Universidade Federal de Santa Maria (2007) e Graduação em Agronomia pela Universidade Federal de Santa Maria (2005). Atualmente é servidor técnico-administrativo do Instituto Federal Farroupilha - Campus São Vicente do Sul, onde atua como Engenheiro Agrônomo responsável técnico do Laboratório de Análise de Solos da Instituição. Nesta instituição também desenvolve trabalhos de pesquisa a campo relacionados a cultura da soja.

Antonio Alonso Cecon Novo

Possui graduação em Liceciaturas Em Ciências Agrícolas pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (1998). Mestrado em Fitotecnia na área de Nutrição Mineral de Plantas, pela Universidade Federal de Viçosa - MG (2002). Doutorando em Produção Vegetal, Universidade Estadual Norte Fluminense - UENF (2015). Professor de Agricultura do IFF campus Bom Jesus do Itabapoana RJ. Tem experiência na área de Ciências Agrícolas, com ênfase em Educação, atuando principalmente nos seguintes temas: Ensino, Pesquisa e Extensão Agrícola.