Mestre em Ciências. Atualmente professor do Campus Uberaba - Parque Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Triângulo Mineiro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, Inteligência Artificial e Redes de Computadores.
Possui graduação em Ciência e Tecnologia (2020) pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), com trabalho de conclusão de curso focado na pesquisa de viabilidade de instalação de aerogeradores por meio de análise estatística. Também é graduado em Engenharia Elétrica (2022) pela mesma instituição, com trabalho de conclusão de curso voltado para a análise comparativa de desempenho entre usinas solares e eólicas. Concluiu o mestrado em Engenharia Elétrica (2025), com ênfase em sistemas elétricos, desenvolvendo pesquisa na área de simulação de sistemas de armazenamento de energia utilizando inteligência artificial. Durante sua trajetória acadêmica, atuou como monitor no projeto de extensão TEMPLE (Treinamento em Módulos e Práticas Laboratoriais de Eletrotécnica), onde ministrou aulas teóricas e práticas de eletrotécnica e engenharia, com foco em comandos elétricos, partidas de motores, instalações elétricas e elaboração de laudos técnicos. Além disso, no estágio de docência, lecionou a disciplina "Captação e Utilização de Energia Solar" para o curso de Engenharia Elétrica da UFERSA. Foi também monitor da disciplina "Geometria Analítica" e integrou a empresa júnior Sinergy Jr. Consultoria e Projetos, contribuindo ativamente para o desenvolvimento de projetos e consultorias na área de engenharia, consolidando experiência prática e multidisciplinar.
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).
Professor efetivo do Instituto Federal da Bahia - IFBA e doutor em Ciência da Computação na área de Inteligência Artificial pela UFBA. Atuo principalmente nas áreas de inteligência artificial e software de automação e busco fomentar empreendedorismo entre os jovens.
Professora do Instituto Federal Goiano (IF Goiano) Campus Rio Verde, atuando nos cursos Técnico Integrado em Inteligência Artificial, Bacharelado em Ciência da Computação e na pós-graduação em ciências agrárias. Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG), na linha de pesquisa em Inteligência Artificial. Atuou como docente na UFG, PUC Goiás e Faculdade Delta. Coordena o Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada (LIAA) e desenvolve pesquisas nas áreas de Inteligência Artificial, Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, com aplicações em agricultura de precisão, identificação de abelhas e pragas, saúde, biodiversidade e educação. Tem experiência em Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, Visão Computacional, Engenharia de Software, Sistemas Operacionais e Desenvolvimento de Sistemas.
Professor do Instituto Federal Catarinense - Campus Brusque. Possui graduação em Bacharelado em Análise de Sistemas pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2002) e mestrado em Informática Aplicada pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2006). Doutorando em Informática Aplicada, pela PUCPR (início em 2021). Atuação na área de Ciência da Computação, com interesse principal em metodologias e desenvolvimento de sistemas de informação. Atuação e participação em pesquisa e desenvolvimento de sistemas computacionais, utilizando técnicas de inteligência artificial. Interesse nos seguintes temas: metodologias e técnicas de desenvolvimento de sistemas, mineração de dados, mineração de dados distribuídos, aplicações de lógicas não triviais para validação de conhecimento e aprendizagem de máquina.Atuação como bolsista de produtividade CNPQ nível 6B
Graduado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás (2016), Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal de Goiás (2019) e especialista em Inteligência Artificial pela PUC-MG (2020). Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás - Instituto de Informática (2025). Possui experiência em Engenharia Elétrica e Computação Aplicada. As principais área de interesse são: Inteligência artificial (IA), Aprendizado por Reforço em Navegação Autônoma, Robótica Móvel e Sistemas de Controle. Profissionalmente atuou como Consultor (Analista III) de Tecnologia e Inovação (STI) no Instituto Senai de Tecnologia em Automação (SENAI IST Automação) durante o período de 1 ano e 10 meses. Atuou como docente da Faculdade SENAI Ítalo Bologna e Pesquisador/Bolsista do Centro de Inteligência Artificial, atuando em soluções de IA em Empresas Privadas Parceiras. Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG) - Engenharia Elétrica e Telecomunicações, além de ser pesquisador do CERISE-UFG.
Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina (IFSC). Líder do Grupo de Pesquisa em Aplicações em Inteligência Artificial e membro da Associação Brasileira de Inteligência Artificial. Doutor em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), mestre em Desenvolvimento e Sociedade pela Universidade Alto Vale do Rio do Peixe (UNIARP), graduado em Sistemas de Informação pela Universidade do Contestado (UnC) e licenciado para a Educação Profissional e Tecnológica na área de Informática pelo IFSC. Além disso, é especialista em Inteligência Artificial pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), em Docência para a Educação Profissional e Tecnológica pelo IFSC e MBA em Gestão Empresarial pela Universidade do Oeste de Santa Catarina (UNOESC). Autor do livro Inteligência Artificial: Entre o Fascínio e o Medo, pesquisa Inteligência Artificial e suas aplicações, com foco em agentes artificiais, aprendizado de máquina e ética e governança em IA. Atua também na concepção e implementação de projetos interdisciplinares voltados a tecnologias digitais de informação e comunicação e ao impacto da dessas tecnologias na sociedade.
Possui graduação em Engenharia Industrial Elétrica pelo CEFET-MG, especializações em Automação Industrial, Gestão de Projetos e Docência na Educação Profissional e Tecnológica, e mestrado em Engenharia Elétrica pela UFMG, com ênfase em Inteligência Computacional. Atuou por mais de 15 anos na indústria, desenvolvendo projetos de automação, controle, otimização de processos, sistemas de informação industrial e inteligência computacional.Atualmente é Professora do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG), atuando nos cursos técnicos, de graduação e pós-graduação nas áreas de Engenharia Elétrica, Automação Industrial, Inteligência Artificial e Sistemas Fotovoltaicos. Desenvolve atividades de ensino, pesquisa, extensão e gestão acadêmica.Tem experiência nas áreas de Automação Industrial, Controle de Processos, Inteligência Artificial, Inteligência Computacional, Energias Renováveis e Sistemas Fotovoltaicos. Desenvolve pesquisas e orientações voltadas à aplicação de técnicas de inteligência artificial em problemas de engenharia, energia e sustentabilidade. Mãe de Bernardo.
Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande - UFCG, instituição onde concluiu a graduação (2008) e especializou-se em Sistemas Elétricos de Potência. Atualmente tem atuado no seguinte tema: Proteção de Sistemas Elétricos de Potência (Coordenação Ótima da Proteção do Sistema de Distribuição de Energia Elétrica Mediante Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial).
Graduado em Sistemas de Informação pela Universidade Paranaense (2008), MBA em Gestão da Tecnologia da Informação pelo Instituto Paranaense de Ensino (2013), Especialista em Ensino a Distância e as Tecnologias Educacionais pela Unicesumar (2015), Mestre em Informática pela UTFPR (2023) e Doutorando em Ciência da Computação pela UFPR. Professor no IFPR (Instituto Federal do Paraná) com foco em pesquisa na utilização de Inteligência Artificial no ensino introdutório de programação (CS1). Atualmente, é membro do Conselho de Governança de Inovação do Estado do Paraná vinculada a Secretaria da Inovação e Inteligência Artificial (SEIA).
Doutor e mestre em Física Ambiental pela Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT), bacharel em Sistemas de Informação pela Associação Bandeirantes de Ensino S/C Ltda (2008). Como pesquisador, atua na área de inteligência artificial, principalmente em pesquisas relacionadas a análise de dados meteorológicos. Desenvolvedor altamente qualificado com ampla experiência em JAVA e sistemas empresariais.
Bacharel em Sistemas de Informação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Possui especialização em Práticas Pedagógicas pela Universidade Federal de Ouro Preto. Mestre em Educação pela Universidade Federal dos Vales Jequitinhonha e Mucuri. Foi membro do grupo de pesquisas Laboratório de Otimização e Inteligência Artificial, atuando em pesquisas relacionadas à Inteligência Artificial, ao processo de detecção automática de estilos de aprendizagem, modelagem probabilística e matemática, cadeias de Markov e complexidade de algoritmos na Universidade Federal dos Vales Jequitinhonha e Mucuri. Ministrou aulas como professor substituto no IFMG Campus São João Evangelista, onde participava ativamente de projetos de pesquisa, inovação tecnológica e extensão. Atuou como servidor efetivo cargo de Analista de Tecnologia da Informação na Universidade Federal dos Vales Jequitinhonha e Mucuri. É Professor EBTT no IFMG Campus Ponte Nova. Atualmente é doutorando do Programa de Política Cientifica e Tecnológica da Unicamp, onde pesquisa marcadores coloniais no Plano Brasileiro de IA, com ênfase no processo de descolonização e transversalidade da Inteligência Artificial no país. É membro do Grupo de Pesquisas de Políticas Públicas, Geografia da Inovação e Governança (GOING) da UNICAMP.
Pai da Ana Laura e Carolina. É professor do Instituto Federal Farroupilha (IFFAR) na área da Computação. Doutor e Pós-doutorando em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Autor PNLD de materiais didáticos para o ensino Ensino Fundamental anos Anos Iniciais e para formação docente. Atua como Consultor UNESCO em Inteligência Artificial na Educação Básica. Um dos ganhadores do Prêmio Internacional UNESCO pelo uso da Tecnologia da Informação e Comunicação na Educação no ano de 2025. É membro da Cátedra UNESCO em TICs na Educação. É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). É coautor do primeiroCurrículo de Referência em Tecnologia Computaçãono Brasil publicado pelo CIEB. Participou no desenvolvimento e validação da Norma sobre Computação na Educação Básica - Complemento à BNCC junto ao Conselho Nacional de Educação no Ministério da Educação (CNE/MEC). Atua como consultor do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) no governo do Uruguai. É coautor das Notas Técnicas 21 e 24 do CIEB com a temática Inteligência Artificial na educação básica: novas aplicações e tendências para o futuro. Desenvolveu uma proposta pioneira para a introdução da Inteligência Artificial na Educação Básica, por meio do Referencial Curricular em IA para a Educação Básica. Atualmente, em conjunto com a Ufrgs e Unipampa, implanta o componente curricular obrigatório em Inteligência Artificial nas escolas da rede estadual do Piauí. É coautor do livro Inteligência Artificial na Educação Básica. Mantenedor dos sites Computacional.com.br e IAnaEscola.com.br
Possui graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista Granbery(2014), curso-tecnico-profissionalizante em Técnico em Contabilidade pela Escola Estadual Dom Orione(1996) e curso-tecnico-profissionalizante em Técnico em Informatica pelo Colégio Pio XII - Juiz de Fora(2009). Atualmente é Técnico de Laboratório Area do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: inteligência artificial, jogos eletrônicos, motor de jogos e unreal engine.
Possui graduação em Química pela Universidade Federal do Acre (2016), Mestrado em Ciências e Matemática/ MPECIM UFAC/Acre e especialização na área de Química, em Novas Tecnologias e Aprendizagem e Tutoria em EAD; além de Epecialização em Ensino Remoto e Novas Tecnologias e IA aplicada à Educação; atualmente é doutoranda em educação, pela Universidad Internacional Iberoamericana com a Tese em desenvolvimento: Aplicações da Inteligência Artificial no Ensino de Química: Uma Perspectiva de Personalização Baseada na Teoria Cognitiva da Aprendizagem Multimídia. É EBTT do Instituto Federal do Acre - Campus Xapuri na área de Química. Tem experiência na área de Educação, com ênfase em Metodologias Ativas, atuando principalmente nos seguintes temas: educação, metodologias ativas, aprendizagem, ensino de química, inteligência artificial e educação e EAD, além de estar coordenando curso de Médio técnico em Biotenologia, no Ifac, Campus Xapuri e o curso FIC EaD IA Aplicado à Educação.