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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
Mestre em Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2007), com especialização em Redes de Computadores (2004) e bacharelado em Ciência da Computação (2003). Possui experiência na área de Computação, com ênfase em redes de computadores, Internet das Coisas (IoT), desenvolvimento web e segurança de sistemas. Atualmente, é professora nos cursos de Computação e Engenharia Elétrica do IFMG-Campus Formiga, onde contribui para a formação de novos profissionais e se dedica à pesquisa e inovação na área.
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.
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.
Possui graduação em Mecatrônica Industrial pelo Instituto Federal de São Paulo (2015) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2019). Atualmente é assistente em administração do Instituto Federal de São Paulo. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas; Instrumentação, atuando principalmente nos seguintes temas: Ciência e tecnologia.
Pesquisador Visitante na Simon Fraser University, Vancouver, Canadá. Doutor em Computação pelo Programa de Engenharia de Sistema e Computação da COPPE/UFRJ (2019). Mestre em Computação pelo Programa de Pós-Graduação do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (2013). Possui graduação em Tecnologia em Sistemas de Computação pela Universidade Federal Fluminense (2008). Atuou durante sete anos no Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO) onde obteve experiência com o desenvolvimento de grandes projetos computacionais da esfera federal. Desde 2016 é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ) campus Niterói. É coordenador do Curso Técnico de Informática Integrado ao Ensino Médio do IFRJ campus Niterói. Tem experiência na área de Ciência da Computação, nas áreas de internet das coisas, prototipação eletrônica de hardware, Internet das Coisas, Big Data, computação em nuvem, ciência de dados, desenvolvimento de sistemas e aplicativos, bancos de dados e redes de computadores, atuando principalmente na detecção de presença de dispositivos através de evidências deixadas no meio sem fio. Possui experiência de atuação em mais de 26 projetos financiados por diversas instituições e empresas como: Presidência da República, Ministério do Planejamento, Serviço Federal de Processamento de Dados, Defensoria Pública Geral do Estado do Rio de Janeiro, Rede Nacional de Pesquisa, Energia de Portugal (EDP), State Grid Brazil Holding, dentre outras.