Resultados para “'Inteligência Artificial Explicável'”

Rogério Luiz Cardoso Silva Filho

tecnico IFNMG - Reitoria

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.

Leonardo Luís Da Silva Nardi

docente IFRJ - Campus Nilópolis

Doutorando em Informática Aplicada pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO). Mestre em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e especialista em Gestão de TIC pela UCAM. Graduado em Informática e licenciado em Matemática, possui experiência consolidada em Tecnologia da Informação. É Docente EBTT do IFRJ, atuando no ensino técnico, graduação e pós-graduação, e foi tutor EaD no Curso de Tecnologia em Sistemas de Computação (CEDERJ/UFF). É titular da patente BR 102024008048-3 A2, publicada nacionalmente em 28/10/2025 na edição n 2860 da Revista da Propriedade Industrial (RPI/INPI), referente ao Dispositivo e Método Digital de Ensino Braille. Desenvolve pesquisas nas áreas de Inteligência Artificial, IA Explicável, Internet das Coisas, Acessibilidade na Web e Informática Aplicada à Educação.

Kalyf Abdalla Buzar Lima

docente

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.

Carlos Daniel De Sousa Bezerra

docente IFG - Campus Goiânia

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.

Adriano Ferraz Da Costa

docente IFGoiano - Campus Rio Verde

Possui graduação em Licenciatura em Computação pela Universidade do Estado de Mato Grosso (2007), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2014) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2020). Atualmente é docente efetivo do Instituto Federal Goiano campus Rio Verde. Atua no curso de Inteligência Artificial integrado ao Ensino Médio e programas de Pós Graduação e tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial, ML Models, MLOps, Programação Mobile, Python, Representação do Conhecimento, Ontologias, Chatbots, Processamento de Linguagem Natural.

Daniel Simon Da Silva

tecnico IFRS - Reitoria

Possui graduação em Gestão Pública pela Universidade do Sul de Santa Catarina (UNISUL), especialização em Gestão Pública pela Faculdade Educacional da Lapa (FAEL), MBA em Inteligência Artificial: aplicações para organizações contemporâneas pela Universidade La Salle e Mestrado em Administração pela Universidade de Caxias do Sul (UCS). É servidor público desde 2008 e, atualmente, Técnico-Administrativo em Educação no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), atuando na área de Licitações e Compras. Desenvolve estudos sobre a aplicação da Inteligência Artificial na Administração Pública, especialmente no apoio à tomada de decisão baseada em dados e transformação digital.

Adriano Lages Dos Santos

docente IFMG - Campus Ribeirão das Neves

Doutor em Ciências da Saúde e mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com graduações em Ciência da Computação (UNIFRANCA) e em Sistemas de Informação (UNIMONTES). Professor do Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG), onde leciona no ensino superior e técnico. Atua no desenvolvimento e na pesquisa de soluções de inteligência artificial e ciência de dados para projetos aplicados em diversos domínios, como saúde, educação, indústria, finanças etc. Trabalha com aprendizado de máquina clássico e inteligência computacional na análise de grandes bases de dados e de imagens, com grandes modelos de linguagem (LLMs), incluindo o treinamento e o ajuste fino de pequenos modelos de linguagem, com a orquestração de agentes de IA e com inteligência artificial explicável (XAI). Em sua pesquisa de doutorado, aplicou algoritmos de aprendizado de máquina a um grande banco de dados populacional sobre síndrome respiratória aguda grave (SRAG) para predizer óbitos em crianças e adolescentes. Possui ainda experiência na indústria de software como desenvolvedor, analista de negócios e gerente de projetos.

Eliane Pereira Dos Santos

tecnico IFC - Campus Luzerna

Sou graduada em Administração e possuo especializações em Lei Geral de Proteção de Dados e Seguridade Social Previdenciário e Prática Previdenciária. Atualmente, curso Mestrado em Ambientes Saudáveis e Sustentáveis pelo Instituto Federal do Paraná, desenvolvendo estudos relacionados à inteligência artificial, licitações, inovação e Administração Pública. Atuo como Administradora no Instituto Federal Catarinense, com experiência nas áreas de gestão pública, extensão, estágio, egressos e internacionalização institucional. Tenho formação complementar em Nova Lei de Licitações, Controle Interno, LGPD e aplicações de Inteligência Artificial no serviço público. Participo de comissões institucionais, processos avaliativos e atividades técnico-científicas. Minha atuação profissional está voltada à integração entre gestão, ensino, pesquisa e extensão, com foco na melhoria dos processos institucionais e no fortalecimento da Administração Pública.

Paulo Roberto Cordova

docente IFSC - Câmpus Joinville

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.

Nayara Silva Martins

Outros IFTM - Campus Avançado Campina Verde

Possui graduação em Engenharia Eletrica pelo Instituto Federal do Triângulo Mineiro (2025). , atuando principalmente nos seguintes temas: extrusora de filamentos, impressora 3d e inteligência artificial, jogos, python, c. Cursando o Mestrado em Eletrônica industrial, sistemas e controles eletrônicos na Universidade Federal de Uberlândia.

Felipe Oliveira Colen

docente IFRO - campus Porto Velho Zona Norte

Mestrando em Governança e Transformação Digital (UFT), especialista em Engenharia de Sistemas e graduado em Sistemas para Internet, é Analista Judiciário / Analista de Sistemas no Tribunal de Justiça do Estado de Rondônia - TJRO. Tem formação complementar em Ciência de dados e Inteligência Artificial pela Data Science Academy - DSA. Possui experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em desenvolvimento de sistemas com uso de Python.

Nelson Luiz Da Silva Oliveira

docente IFPB - Campus Esperança

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).

Yuri Rafael Grajefe Feitosa

docente IFPR - Campus Astorga

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).

Cleverson Marques Vieira

tecnico IFSudesteMG - Campus Rio Pomba

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.

Anisio Alfredo Da Silva Junior

docente IFSP - Campus Boituva

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.

Vaux Sandino Diniz Gomes

Outros IFCE - Campus Jaguaribe

Atualmente professor efetivo do IFCE Campus Jaguaribe. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em análise de dados, atuando principalmente nos seguintes temas: inteligência artificial e aprendizado de máquina.