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 graduação em Direito pela Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (2007), e Pós-Graduação lato sensu em Direito Público pela Universidade Anhanguera - UNIDERP. Mestra em Educação Profissional e Tecnológica através do Programa de Pós Graduação em Educação Profissional e Tecnológica - ProfEPT, no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilha (2019). Atuante em auditoria governamental desde 2011. Foi Auditora Chefe do Instituto Federal Farroupilha de 2018 a 2021. Também foi Diretora de Gestão de Pessoas (titular), do mesmo órgão durante o período de março de 2021 a março de 2026. Atualmente, é Pró-Reitora de Desenvolvimento Institucional (Substituta) do Instituto Federal Farroupilha, e aluna do Curso de Pós-Graduação em Gestão de Organizações Públicas, Strictu Sensu, a nível de Doutorado, na Universidade Federal de Santa Maria.
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.
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).
Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology of Brasília (IFB) at the Samambaia Campus since 2025, in the area of Computer Science and PhD student in the Electrical and Computer Engineering Program at the Federal University of Goiás (2024-). He has a bachelor's degree in Computer Networks Technology from the State University of Goiás (UEG, 2008-2010) and in Control and Automation Engineering from the Federal Institute of Goiás (IFG, 2011-2017), with a sandwich period at the Technische Hochschule Deggendorf - Germany (THD, 2015-2016). He also completed the Latu Sensu postgraduate degree in Higher Education Teaching from the Cândido Mendes University (2019) and a master's degree in Electrical and Computer Engineering with an emphasis in Computer Engineering from the Federal University of Goiás (UFG, 2020), where he is currently pursuing a doctorate in the same program. He was a substitute professor at the Federal Institute of Goiás (IFG, 2018 - 2020) and was a full professor at the Federal Institute of Pará (IFPA, 2020 - 2024). Interest in the areas of Machine Learning, Deep Learning, Biomedical Signals, Automation and Programming Languages (C, MATLAB, Python and R).
Possui doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade da Região da Campanha, mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria e Formação de Professores pela mesma instituição. Atualmente, ocupa o cargo de Técnica de Tecnologia da Informação e atua no Departamento de Tecnologia da Informação do Instituto Federal do Rio Grande do Sul, na Reitoria em Bento Gonçalves.
Possui graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação - Faculdades Integradas de Palmas (2002), especialização em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2005), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2007) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2014). Atualmente, é docente do Colegiado de Sistemas de Informação, líder do Grupo de pesquisa: NIPSIS - Núcleo Interdisciplinar de Pesquisa em Sistemas de Informação do IFPR Campus Palmas - PR e coordenadora de projetos de pesquisa/extensão que buscam aumentar a representação feminina nas áreas da Ciência e da Tecnologia.
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.
Possui bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2017) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2021). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Educação em Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos e programação, ambientes lúdicos, playful learning.
Possui graduação em Licenciatura Plena em Computação pela Universidade Estadual da Paraíba (2011), Especialização em Educação a Distância pela Universidade Norte do Paraná (2016) e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2019). Atualmente é professor dos cursos técnicos de Informática do Instituto Federal da Paraíba no campus Sousa. Tem experiência na área de Ciência da Computação com interesse nos seguintes temas: Entity Matching, Active Learning, Ensino de Programação, Educação a Distância, Aplicação de Informática a Processos Educativos e Soluções Tecnológicas Assistivas.
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
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)..