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.
Possui mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2014) em Engenharia de Software pela COPIN/UFCG pesquisando sobre refatoramento e testes automáticos em C, Graduação em Ciência da Computação pela UFCG (2004) e curso técnico em informática pelo IFPB (1999). Atualmente é Professor nos cursos de Informática do Instituto Federal da Paraíba-CG e Analista de Sistemas no Tribunal Regional do Trabalho 13a Região-PB. Neste, participa do processo de unificação de todos os sistemas de acompanhamento processual do Judiciário Brasileiro - PJe, no CSJT. Foi Coordenador Técnico do PJe no CSJT, e Coordenador do projeto Modelo Nacional de Interoperabilidade (MNI) na JT para interligar ao PJe os sistemas MPTDigital (MPT), Escritório Digital (CNJ) e SAPIENS (AGU). Foi professor do Instituto de Educação Superior da Paraíba do curso de bacharelado em Sistemas de Informação. Foi pesquisador no projeto OurGrid (UFCG). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Arquitetura de Sistemas de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: distributed systems, grid computing, resource management, refactoring, automated tests, programação orientada a objetos (Java) e tecnologias web.
Sou um educador, desenvolvedor e pesquisador dedicado, com uma sólida formação em Ciência da Computação, focando em Machine. Learning, Privacidade de Dados, Computação em Nuvem e Engenharia de Software. Realizei pesquisas avançadas tanto no Brasil quanto internacionalmente, incluindo um intercâmbio de doutorado na University of Exeter e um período sanduíche na graduação na Universidad de Castilla-La Mancha. Meu trabalho foi reconhecido por meio de publicações em importantes revistas e conferências, com ênfase na segurança de dados em ambientes de nuvem e na análise do impacto sociopolítico na saúde pública.
Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior possui formação técnica em Mecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) - Campus Congonhas (2021). É graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP - 2025). Atualmente, cursa o mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) e é Professor Substituto no IFMG - Campus Ouro Branco. Durante a graduação, fez parte do Laboratório de Computação de Sistemas Inteligentes (CSI-Lab), onde trabalhou com a Identificação de Tumores Cerebrais. Atualmente trabalha com Machine Learning aplicado em cima de Eletroencefalograma (EEG). Seus interesses englobam as áreas de Aprendizado de Máquina, Deep Learning e Reconhecimento de Padrões. Além disso, participou da Empresa Júnior Voluta Soluções Digitais, englobando áreas de criação de aplicativos e sites.
Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (UFBA) em 2019, Mestre em Sistemas e Computação pela Universidade Salvador (2011) e Bacharel em Informática pela Universidade Católica do Salvador (2005). Atualmente, atua como Líder de Operações de Cibersegurança no Ministério do Trabalho e Emprego/Ministério da Previdência Social (MTE/MPS), onde realiza a gestão de cibersegurança, incluindo criação de normas, contratações e fiscalizações de contratos de cibersegurança, auditorias de conformidade, além de liderar a torre de segurança da equipe terceirizada. É Professor do Instituto Federal da Bahia (IFBA) há mais de 18 anos, onde lecionou disciplinas como Redes de Computadores e Segurança da Informação nos cursos de Mestrado em Sistemas e Produtos (PPGESP), Técnico em Informática, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Licenciatura em Computação. Também atua há mais de 5 anos como Instrutor Cisco (Convênio CONIF), sendo responsável por ministrar cursos especializados na área. Com vasta experiência na área de Ciência da Computação, tem ênfase em Segurança da Informação, Inteligência Artificial, Redes de Computadores e temas como Modelos de Alocação de Banda (MAM, RDM, G-RDM, AllocTC-Sharing), MPLS, MPLS-TE, DS-TE, Autonomia em Redes, Qualidade de Serviço (QoS), Internet do Futuro, Redes Wireless e Roteamento Avançado. Criou o Curso de Primeiros Passos em Cibersegurança no Serviço Público da ENAP, contribuindo significativamente para a formação de profissionais na área. Demonstrou também Liderança na Gestão Educacional, atuando como Diretor de Ensino e Coordenador de Curso, sendo responsável pela criação e desenvolvimento de diversos cursos no IFBA. Participou de importantes projetos governamentais, incluindo: PRONATEC - Coordenador-Adjunto; GESAC - Tutor Presencial; Telecentros - Professor responsável pela 2 fase da capacitação na Bahia; PROFROTA Pesqueira - Equipe de elaboração do projeto e docente. Suas contribuições acadêmicas e profissionais refletem uma sólida carreira dedicada à educação, gestão e inovação na área de Tecnologia da Informação e Cibersegurança.
Possui graduação em Tecnologia Em Sistemas de Informação pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Goiás (Hoje IFG- em 2006) e mestrado em Engenharia Elétrica (em Computação gráfica) pela Universidade Federal de Uberlândia (2012). Docente em informática: Análise e Desenvolvimento do Instituto Federal de Brasília desde 2010. Doutorado em Informática na Universidade do Minho, Portugal (2024). Desenvolve projetos na área de Sistemas de RV e RA na criação de recursos educacionais.
Professor do Instituto Federal de Santa Catarina, no Campus Florianópolis-Continente nas áreas de Tecnologias e Mídias Digitais, Design Educacional, EaD e Marketing Digital, atuando nos eixos de Turismo, Eventos, Hospitalidade e Gastronomia, ofertados no campus. Doutor e Mestre em Mídia e Conhecimento pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento (EGC) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). MBA em Marketing Estratégico na UNIVALI, possui Graduação em Design pela UFSC e é Licenciado em Artes Visuais (Claretiano). Tem experiência em coordenação de equipes e projetos, atuando essencialmente nas áreas de Design Educacional, Tecnologias para Educação e Produção de Recursos/Conteúdos. Atualmente pesquisa mobile learning (aprendizagem móvel ou promovida por dispositivos móveis), lifelong learning (aprendizagem ao longo da vida), self-directed Learning (aprendizagem auto dirigida).
Graduação: Bacharelado em Ciência da Computação - Centro Universitário do Triângulo (2002).Especialização: Banco de dados - Centro Universitário do Triângulo (2009).Mestrado: Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Uberlândia (2016).Doutorado: Engenharia Biomédica - Universidade de Brasília (2023).Especialização: Formação Pedagógica para Educação Profissional - IF Goiano (2023).Ocupação: Professor do Instituto Federal Goiano - Campus IpameriÁreas de ensino: i) programação (estrutura de dados, laboratório de programação, programação imperativa, busca, pesquisa e ordenação); ii) Banco de Dados; iii) Inteligência Artificial; iv) Processamento Digital de Imagens; e v) Gerência de Projetos.Linhas de pesquisa: i) Processamento Digital de Imagens Médicas; ii) Inteligência Artificial (Machine Learning, Deep Learning e Educação); iii) Visão computacional e iv) Extração de características.
Professora do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Almenara, mestra em Engenharia Elétrica pela Unicamp, graduada em Sistemas de Informação pela PUC - Campinas. Possui experiência na área de Computação, principalmente na área de Inteligência Artificial, nas subáreas de: Visão Computacional, Deep Learning e Machine Learning. É coordenadora da comunidade AIGirls, uma comunidade feminina nacional que promove a participação e inclusão de mulheres nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Também coordena o projeto Tech Ladies - IFNMG que visa a permanência, êxito e inclusão de alunas nos cursos de Tecnologia do IFNMG. Mais informações www.suzanamota.com.br
Doutor em Administração pelo PPGA/UFRGS - Programa de Pós-graduação em Administração da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Mestre em Administração pela UNISINOS, atuando na área de Planejamento Estratégico e Sistemas de Informação. MBA Executivo em Gestão da Tecnologia da Informação pela ESPM. Bacharel em Administração de Empresas/Análise de Sistemas pela PUC/RS. Atualmente, atua como docente no IFRS - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Possui experiência na área de Administração, com ênfase em Governança na Gestão Pública, Planejamento Estratégico Empresarial, Gestão da Tecnologia da Informação e Gerenciamento de Projetos, atuando em projetos ligados a: Business Intelligence (BI), Enterprise Resource Planning (ERP), Estratégia Empresarial, Alinhamento Estratégico e Balanced Scorecard.
Professor and researcher graduated in Informatics, graduated in formation of teachers for Technical and Technological Education and graduated in Big Data and Analytical Intelligence, Master in Geomatics and Doctorate in Geology. I have experience in the following areas: Database, Front-end Programming and Web with Free Software (JAVA, JSP, PHP and Python) and GIS (Geographic Information Systems), working in the field of data science (Machine Learning) and Geosciences with Python and R. Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology Farroupilha (IFFar Campus Jaguari).
I received a Computer Engineering PhD from Universidade da Beira Interior - UBI (Portugal), working with computer-based simulation and resource optimisation in Cloud Computing environments. I'm the main developer of CloudSim Plus, a CloudSim fork for cloud computing simulation available at https://cloudsimplus.org. The doctoral program was funded b...
Pesquisador em Inteligência Artificial aplicada a Saúde e professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG). Doutor e Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Goiás, Especialista em Qualidade e Gestão de Software pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás e Especialista em Processamento de Linguagem Natural pela UFG, Bacharel em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás. Sólida experiência profissional em Engenharia de Software nas funções de CTO, Gerente de Projetos, Arquiteto de Software, Gerente de Processo, Implementador do modelo MPS.BR. Consultor em P,DI com participação em projetos de inovação da Saúde preventiva, medicina baseada em evidência e automação de protocolos clínicos por IA. Experiência acadêmica em computação científica aplicada desde 2003 empregando conceitos como Machine Learning e Deep Learning, Imagem Hiperespectral, Computação Evolutiva, Otimização Multiobjetivo, Análise Multivariada e inferência estatística em projetos de P,DI.
Possui graduação em Ciência da Computação pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais (2017), Especialista em Informática na educação pelo Instituto Pedagógico de Minas Gerais(2021). Atualmente é aluno do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de São Carlos. Atua como técnico de tecnologia da informação do Instituto Federal de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: auditoria interna, mineração de dados, logs, machine learning e informática na educação.
Doutorado em engenharia Elétrica e de Computação pela UFRN. É coordenador do Núcleo Avançado de Inovação Tecnológica (NAVI) do IFRN, e pesquisador do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS) da UFRN. Membro do Corpo Editorial e Revisor da Revista Brasileira de Inovação Tecnológica em Saúde (R-BITS). Tem experiência na área de Inovação Tecnológica em Saúde, Análise de Algoritmos, Aprendizado de Máquina, Complexidade de Computação, Aprendizagem por Reforço e Buscas Reativas e Deep Learning.
Manassés Ribeiro é graduado em Sistemas de Informação (UnC, 2003), mestre em Ciências da Computação (UFSC, 2007) e doutor em Ciências na área de Engenharia de Computação (UTFPR, 2018). Atualmente é Professor Titular do Instituto Federal Catarinense (campus Videira). Atua como pesquisador associado do Laboratório de Bioinformática (LABIC) da Universidade Tecnológica do Paraná (UTFPR). É coordenador do grupo de pesquisas em Inteligência Computacional Aplicada e Inovação Tecnológica do IFC. É sócio fundador da Associação Brasileira de Inteligência Computacional (ABRICOM). Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, e Visão Computacional. Seus temas de interesse são: deep learning, machine learning, redes neurais convolucionais, detecção de anomalias, extração e aprendizado de características, processamento de imagens médicas e large language models (LLM)..