Resultados para “'Inteligência computacional aplicada'”

Pedro Luiz Henriques Benedetti

docente IFC - Campus Camboriu

Graduado em Sistemas de Informação pelo Instituto Federal Catarinense (2022) , Mestre em Engenharia de Automação e Sistemas pela Universidade Federal de Santa Catarina (2025), Doutorando em Ciência da Computação e Matemática Aplicada pela Kumamoto University (2028). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Jogos e Visão Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: programação em linguagem C, C++, Python, Ruby e Lua, dificuldade adaptativa para jogos utilizando Inteligência Artificial, e Visão Computacional para inspeção de placas de circuito impresso.

Brunna Carolinne Rocha Silva

docente IFG - Campus Senador Canedo

Doutora e Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG) e também Especialista em Neurociência e Comportamento pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS). Atualmente é professora e pesquisadora no Instituto Federal de Goiás (IFG), onde desenvolve trabalhos na área de inteligência artificial, neurociência computacional e tecnologias assistivas. Desenvolve também atividades de ensino e pesquisa no Hospital Israelista Albert Einsten com foco em inteligência artificial aplicada ao suporte em diagnósticos de exames que utilizam imagensmédicas.

Jorge Henrique Busatto Casagrande

docente IFSC - Câmpus São José

Possuo toda formação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) onde concluí a graduação em Engenharia Elétrica (1989), o mestrado em Engenharia de Produção (2000) na área de concentração de Inteligência Aplicada e Mídia e conhecimento, e o doutorado (2015) pelo Departamento de Automação e Sistemas (DAS) na área de concentração de sistemas computacionais. Sou professor efetivo do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) Campus São José desde 1996, e professor titular desde dezembro de 2022. Tenho experiência na área de Engenharia Elétrica e Eletrônica, com ênfase em Sistemas de Telecomunicações em projeto, instalação e manutenção de equipamentos afins. Interesse especial nas áreas de redes de computadores, sistemas embarcados, internet das coisas, inteligência artificial, interface humano-computador, aprendizado de máquina, análise de dados e reconhecimento de padrões aplicados na automação de sistemas, especialmente aqueles relacionados com visão computacional e sistemas de telecomunicações.

Claudiany Calaça De Sousa

docente IFRS - Campus Ibirubá

Mestra em Ensino para a Educação Básica pelo Instituto Federal Goiano, (IFGoiano) com pesquisa em Inteligência Artificial aplicada ao ensino de Geometria no ensino fundamental. Possui especializações em Informática na Educação (IFMA) e Desenvolvimento de Sistemas Computacionais (IFTO), além de graduação em Licenciatura em Computação (IFTO) e em andamento em Tecnologia em Ciência de Dados (UNINTER). Atua como professora de Computação no IFRS - campus Ibirubá e desenvolve pesquisas em Inteligência Artificial, Machine Learning, Pensamento Computacional e Gênero na Computação. Tem experiência docente e de pesquisa em diferentes níveis, com foco em metodologias de ensino e tecnologias educacionais.

Silvia Grasiella Moreira Almeida

docente IFMG - Campus Ouro Preto

Possui graduação (2003), mestrado (2009) e doutorado (2014) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais. Cursou o doutorado em Inteligência Computacional e Otimização, com período de doutorado sanduíche na McGill University, Montreal, Canadá (outubro de 2012/março de 2013). É Professora Titular do cargo de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal de Minas Gerais, campus Ouro Preto, desde 2006. Atua no curso técnico integrado em Automação Industrial, no curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e na Especialização em Inteligência Artificial. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Medidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas; Instrumentação e Controle de Processos, Reconhecimento de Padrões e Visão Computacional. Possui grande interesse nas aplicações de Inteligência Artificial baseadas em Visão Computacional.

Jorge Souza Azevedo Moniz Barreto

docente

Possui Mestrado em Computação Aplicada pela UEFS, especialista em Engenharia de Sistemas pela ESAB - Escola Superior Aberta do Brasil, graduação em Redes de Computadores pelo Centro Universitário da Bahia (2009). Tem experiência na área de Administração de Redes e suporte a Sistema e Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Computacional, Machine Learning, Banco de Dados, SQL, Redes de computadores, Python, SNMP e Gerenciamento de Redes, Programação Mobile. Professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciências e Tecnologia da Bahia, campus Euclides da Cunha.

Heyde Francielle Do Carmo França

docente IFGoiano - Campus Rio Verde

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.

Patricia Teixeira Sampaio

docente IFNMG - Campus Montes Claros

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.

Jéssyca Almeida Bessa

docente IFCE - Campus Maranguape

Doutora em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (UFC) - 2021. Possui graduação em Engenharia Mecatrônica pelo Instituto Federal do Ceará (IFCE) - 2012, e mestrado em Engenharia de Telecomunicações pelo Instituto Federal do Ceará (IFCE) - 2015. Integra o corpo docente permanente do Instituto Federal do Ceará (IFCE) - Campus Maranguape. Os temas de interesse de pesquisa em Inteligência Artificial e Computacional são aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, visão computacional. Tem experiência na área de Computação aplicada, Reconhecimento de Padrões, Processamento Digital de Sinais, Processamento Digital de Imagens, Identificação de Sistemas Dinâmicos, Robótica Móvel e Manufatura Aditiva

Wesley Folly Volotão De Souza

docente IFF - Campus Bom Jesus do Itabapoana

Doutorando em Modelagem e Tecnologia para Meio Ambiente Aplicadas em Recursos Hídricos (AmbHidro/IFF), mestre em Inteligência Computacional e Pesquisa Operacional, especialista em Redes de Computadores e tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal Fluminense. Professor efetivo de informática no IFF desde 2012, atuando em disciplinas da Engenharia da Computação e Técnico em Informática. Desenvolve pesquisa na interseção entre Inteligência Artificial e Educação, com foco em sistemas de Retrieval Augmented Generation (RAG) para atendimento institucional. Atualmente desenvolve o IFFBot, assistente virtual no Campus Bom Jesus do Itabapoana. Possui experiência em orientação de Iniciação Científica (FAPERJ Jovens Talentos), coordenação de projetos de pesquisa e extensão em desenvolvimento de aplicativos móveis e produção de conteúdo educacional digital. Autor de artigo em periódico qualificado (Caderno Pedagógico, Qualis A2, 2025), de publicações em anais do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2025, com menção honrosa no WICS) e do livro ''A IA que usou um humano para escapar'' (2026). Interesses: Inteligência Artificial aplicada à educação, sistemas RAG, Design Science Research, segurança da informação, automação em Python e produção de conteúdo educacional.

Ana Paula Abrantes De Castro Shiguemori

docente IFSP - Campus Jacareí

É professora na Área de Computação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo. É doutora em computação aplicada do Instituto Nacional de Pesquisas Espacias (INPE). Mestre em Computação Aplicada pelo INPE (2003), possui graduação em Engenharia da Computação pela UBC (2000). Foi coordenadora de Pesquisa de 2014 à 2016. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes Neurais Artificiais e Processamento Digital de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: Data Science, Visão computacional, Redes Neurais Artificiais, Dados Médicos, Bioengenharia, Robótica e Lógica Nebulosa.

Thiago Da Silva Castro

docente IFSudesteMG - Campus Juiz de Fora

Possui Doutorado em Engenharia Agrícola pela UFV (2022), mestrado em Engenharia Elétrica (Sistemas Eletrônicos) pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2008) e graduação em Engenharia Elétrica pela UFJF (2005). Possui projetos em robótica para a agricultura, processamento de imagens, inteligência computacional e instrumentação eletrônica. Professor Efetivo do IF Sudeste MG desde 2010, lecionando disciplinas relacionadas a eletrônica, robótica e controle para cursos de Engenharia Elétrica, Engenharia Mecatrônica e técnicos em eletrotécnica, eletromecânica e eletrônica. Atual coordenador do curso de Engenharia Elétrica do Campus Juiz de Fora.

Robercy Alves Da Silva

docente IFRN - Campus Lajes

Professor efetivo na área de EletroEletrônica e Assessor de Desenvolvimento Institucional e Gestão Estratégica do IFRN. Doutor em Ciência da Computação (UFRN-2020). Mestre em Engenharia Elétrica (UFMG-2002). Especialização em Gestão Pública (IFRN-2021). Especialização em Gestão organizacional (FUNCEC-2007). Graduado em Engenharia Elétrica com ênfase em eletrônica (PUC Minas-1993). Licenciatura em Formação Pedagógica de Docentes para a Educação Profissional e Tecnológica com Habilitação em Engenharia Elétrica (IFRN-2016). Tecnólogo em Gestão Pública (Faculdade Nassau-2021). Prática de docência na UFRN, UFOP, UEMG, Faculdade Kennedy e Doctum. Grande experiência em Sistemas de Telecomunicação e Automação Industrial, com atuação comprovada nas seguintes áreas: Redes de Computadores, Áudio, Sistemas Digitais, Sistemas Eletrônicos, Automação Industrial e Residencial, Energias Renováveis, Detecção de Falhas, Inteligência Computacional, Aprendizado de Máquina e Internet das Coisas.

ÁP

Ábner Lucas Alves Pereira

docente

Professor de EBTT do IFPA - Breves, para o eixo Informação e Comunicação. Mestre em Ciência da Computação pelo PPGCC da UFPA - Belém, na linha de pesquisa Inteligência Computacional com foco em otimização de hiperparâmetros de modelos de redes neurais profundas em classificação de dados e previsão com séries temporais caóticas. Graduado como Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela UNOPAR - Breves. Licenciado em Matemática pela FAMAT da UFPA - Breves. Especialista em Engenharia de Sistemas pela ESAB e em Docência para Educação Profissional, Técnica e Tecnológica pelo IFPA. Integrante do grupo de pesquisa: Grupo de Ensino e Ciências Aplicadas do Marajó (GECAM), nas linhas de pesquisas: Educação, Ciências e Tecnologias, e Educação Tecnológica, Cultura e Meio Ambiente. Possui experiência na área da educação, análise de dados e lógica de programação, em especial na linguagem de programação Python, PHP e JavaScript. Atuando principalmente nos seguintes temas: inteligência computacional, programação, lógica, internet, banco de dados, robótica e ensino básico.

Francisco Soares Lima Filho

docente IFRJ - Campus Niterói

Mestre em Modelagem Computacional pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) no Instituto Federal do Amazonas (IFAM), desenvolvendo atividades de ensino, pesquisa e extensão na área de computação aplicada. Pesquisa concentra-se na modelagem e análise de séries temporais, com ênfase na dinâmica das emissões de gases de efeito estufa na Amazônia, dando continuidade à investigação iniciada no mestrado. Utiliza métodos estatísticos, técnicas de aprendizado de máquina e ferramentas computacionais para a construção de modelos preditivos aplicados a problemas ambientais complexos. Experiência no desenvolvimento de soluções tecnológicas envolvendo ciência de dados, inteligência artificial, Internet das Coisas (IoT) e robótica, com aplicações voltadas à agricultura de precisão, sustentabilidade e contextos amazônicos. Orientação de projetos acadêmicos e no desenvolvimento de iniciativas interdisciplinares que integram tecnologia, educação e impacto social. Interesses de pesquisa incluem séries temporais, modelagem preditiva, aprendizado de máquina, ciência de dados e tecnologias aplicadas ao desenvolvimento sustentável. Busca consolidar uma agenda de pesquisa voltada à proposição de soluções computacionais inovadoras para desafios socioambientais, com potencial de contribuição científica e tecnológica.

Valber Lemes Zacarkim

docente IFRO - campus Guajará Mirim

Possui graduação em LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO pela Universidade do Estado de Mato Grosso (2011) e mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (2017). Atualmente é professor de informática efetivo do Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT), campus Cáceres - Prof. Olegário Baldo, onde atua também na orientação de estágios, em bancas e comissões institucionais e na substituição da Coordenação Geral de Ensino. Anteriormente atuou no campus Pontes e Lacerda (2022-2024). Atua principalmente nos seguintes temas: educação e sociedades, robótica, inteligência artificial, controle de navegação e visão computacional.