Possui graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade de Tecnologia e Ciências de Itabuna (BA) (2007) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (2017). Atualmente é docente do Instituto Federal da Bahia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Rede de Computadores, atuando principalmente nos seguintes temas: internet of things, fog computing, microcontroladores, tecnologia e no-code.
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2014) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (2022). Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computação em Nuvem, atuando principalmente nos seguintes temas: fog, névoa e gerenciamento inteligente de água.
Possui doutorado em Ciência da Computação com foco em Internet das Coisas com o tema de sistemas de recomendação para Fog computing, mestrado em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza na área de algoritmos genéticos aplicados a segurança pública (2006) e graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (1988).Especialização no MIT em Data Science e machine Learning (2023) Atualmente é professor no Instituto Federal do Ceará (IFCE). Tendo larga experiência na área de Engenharia Eletrônica e computação atuando principalmente nos seguintes temas: Large Language Models, Machine Learning, Deep Learning, Internet das Coisas, Sistemas de recomendação, Fog Computing. No seu histórico profissional ja trabalhou com Sistemas embarcados, aprendizado de máquinas, Algoritmos genéticos, arquiteturas de software, FPGA, RFID, segurança, Smartcards, projetos eletrônicos.
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.
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.
Marcus Vinícius é técnico em Informática Industrial e Automação pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais - CEFET-MG, Campus Leopoldina (2004-2005); bacharel em Sistemas de Informação, pelo Instituto Doctum de Educação e Tecnologia (2006-2009); especialista em Desenvolvimento de Sistemas para a Internet, pela Universidade Federal de Viçosa (2012-2013) e mestre em Ciência da Computação (2018-2020), pelo Programa de Pós Graduação Stricto Sensu em Ciência da Computação, da Universidade Federal de Viçosa (Conceito CAPES 5). Atualmente é professor efetivo no Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais (IF SUDESTE MG), Campus Cataguases. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia e Arquitetura de Software, Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) e paradigmas de Computação de borda (Fog Computing). Também é conservador da Mata Atlântica Brasileira e participa em projetos voluntários de restauração do Bioma.
Doutorando em Informática pela Universidade do Minho (Braga, Portugal) na área de redes veiculares, Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2012). Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Rio Verde (2006). Trabalha como docente efetivo no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (IF Goiano) - Campus Rio Verde desde 2009. Na docência, concentra suas atividades no Curso Técnico em Informática e no Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, com contribuições no ensino, pesquisa e extensão universitária.
Possui graduação em Tecnologia em Sistemas de Telecomunicações pelo Instituto Federal de Santa Catarina (2010) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2022). Atualmente é analista de tecnologia da informação do Instituto Federal de Santa Catarina. Tem experiência na área de Ciências da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: orchestration, multi-cloud e service mesh.
Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), campus de São José do Rio Preto (SJRP), com período de doutorado-sanduíche na Brock University, Canadá, realizado entre outubro de 2024 e janeiro de 2025, com bolsa concedida pela CAPES por meio do Programa de Doutorado-Sanduíche no Exterior (PDSE). Mestre em Ciência da Computação pela UNESP/SJRP (2021). Especialista em Desenvolvimento Web pelo Centro Universitário Claretiano (2012) e graduado em Tecnologia em Informática para Negócios pela Faculdade de Tecnologia do Estado de São Paulo (FATEC) (2011).Atua como docente no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) desde fevereiro de 2014. Seus atuais interesses de pesquisa concentram-se nas áreas de gerenciamento e alocação de recursos computacionais, Computação de Borda Veicular (Vehicular Edge Computing VEC), Redes Ad Hoc Veiculares (Vehicular Ad Hoc Networks VANETs) e mobilidade.
Atuo como professor, pesquisador e docente na área de Sistemas de Computação Distribuída. Desenvolvi projetos envolvendo aplicações Android e iOS, bem como soluções de software com foco em Inteligência Artificial, incluindo Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo e aplicações de IA na área da Saúde. Possuo diversas certificações profissionais, como TensorFlow Developer Associate, Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate e Oracle Certified Java Programmer. No setor público, recebi dois prêmios de inovação do Ministério da Educação do Brasil por projetos na educação profissional e tecnológica. Atualmente, sou Senior Member do IEEE e revisor de artigos científicos relacionados a Aprendizado Profundo para periódicos como Springer Nature Soft Computing (ISSN: 1433-7479).
Possui graduação em Análise de Sistemas pela Universidade Salgado de Oliveira (2000) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2021). Atualmente é docente do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Computadores.
Brenno de Mello é doutor pelo Programa de Doutorado em Ciência da Computação da Universidade Federal da Bahia (PGCOMP-UFBA), participante do grupo de pesquisa LABIA e WISER, pesquisando principalmente os seguintes temas: Internet das Coisas, Mineração de Fluxo de Dados, Fog Computing, Redes Neurais, Concept Drift e Aprendizado Contínuo Online. Mello possui mestrado em Ciência da Computação pela UFBA (2020) e graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal da Bahia (2016). Professor da carreira EBTT no IFBA desde 2024, ministrando disciplinas de Algoritmos e Linguagens de Programação. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando como Analista de Sistemas.
Possui graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação (2013) pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), mestrado em Sistemas e Computação (2015) e doutorado em Ciência da Computação (2020) pelo Programa de Pós-graduação em Sistemas e Computação (PPgSC) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), atuando principalmente nos seguintes temas: e-saúde, computação em névoa, internet das coisas, arquitetura de software, blockchain, cidades inteligentes, mineração de dados, computação móvel e programação.
Mestre em Engenharia de Telecomunicações pelo Instituto Federal do Ceará (2020). Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará (2004). Atualmente é professor ebtt do Instituto Federal do Ceará - Campus Tauá. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Telecomunicações, atuando principalmente nos seguintes temas: redes de computadores, redes sem fio, lte, internet e provedor de serviços de internet. Trabalhou por 16 anos (2002-2018) como especialista e consultor de Telecomunicações na empresa Oi, atuando em planejamento e projeto de redes móveis, Core e Acesso (RF).
Doutor em Ciência da Computação - Computação Paralela e Distribuída - Universidade Federal de Santa Catarina. Mestrado em Ciência da Computação - Inteligência Artificial - Universidade Federal de Santa Catarina. Especialização em Formação Pedagógica para a Docência na Educação Profissional e Tecnológica - Instituto Federal de Santa Catarina. Graduação em Sistemas de Informação - Universidade do Estado de Santa Catarina. Atualmente é professor efetivo no Instituto Federal do Rio Grande do Sul.
Possui Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e pela Università de Pisa (UNIPI) (2026), Mestrado em Ciência da Computação, pela Universidade Católica de Pelotas UCPEL (2009), Pós Graduação em Tecnologia da Informação para a Competitividade Empresarial (2005) e Graduação em Tecnologia Em Processamento de Dados (2003). É professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina. Atua em aulas, projetos de pesquisa envolvendo microcontroladores (Raspberry), streaming de vídeo e sistemas para internet, projetos de extensão abordando o desenvolvimento de sistemas para internet e computação aplicada, desenvolvendo atividades principalmente nos segmentos de: plataformas web com uso de linguagens de programação Python, JavaScript, além de aplicações com bancos de dados. Atualmente tem como foco de estudos atual: QoE Aware Adaptive Video Streaming Delivering in Edge Computing environments.