Resultados para “'Machine Learning and Artificial Intelligence'”

Thiago Santi Bressan

docente IFFar - Campus Jaguari

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).

Gilberto De Melo Júnior

docente IFB - Campus Samambaia

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).

ÊF

Ênio Prates Vasconcelos Filho

docente IFG - Campus Goiânia

Enio Vasconcelos Filho has a Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from the Faculty of Engineering, University of Porto. He also holds a Master's and a Bachelor's degree, both from the University of Brasilia, Brazil, in the areas of Mechatronic Systems and Control and Automation Engineering, respectively. Since 2023, he became Research Associate at the Research Centre in Real-Time and Embedded Computing Systems (CISTER), in Porto, Portugal, where he has been working on topics related to autonomous vehicles, communication networks, critical systems and secure communication applications. His most relevant works have been published in peer-reviewed journals and conferences, such as Cyber Physical Systems, IEEE ACCESS, IEEE Communication Letters. His interests in new projects are related, besides the current ones, in embedded systems for IoT, Machine Learning and Automation.

Roney Das Merces Cerqueira

docente

Graduação em BACHARELADO INTERDISCIPLINAR EM ENERGIA E SUSTENTABILIDADE pela Universidade Federal do Recôncavo da Bahia - UFRB (2019.1), com Trabalho de Conclusão de Curso intitulado: Redes Neurais Artificiais Aplicadas na Predição de Dados de Energia Solar, atuando principalmente nos seguintes temas: Rede Neural Artificial, Levemberg-Marquardt e Energia Solar; Graduação em ENGENHARIA DE ENERGIAS pela Universidade Federal do Recôncavo da Bahia - UFRB (2022.1), com Trabalhos de Conclusão de Curso intitulado: Desenvolvimento de Algoritmo Baseado em Machine Learning para Análise e Síntese de Dispositivos Fotônicos, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Machine Learning, Algoritmo Genético, Metamaterial, Guia de Ondas; LICENCIATURA EM MATEMÁTICA pela Universidade Estácio de Sá - Pólo Feira de Santana, com Trabalho de Conclusão intitulado: Utilização da Inteligência Artificial no Processo de Ensino e Aprendizagem; MESTRADO EM ENGENHARIA ELÉTRICA pela Universidade Federal da Bahia - UFBA /PPGEEC (2024.1) com atuação na área de Processamento de Informação e Energia. Dissertação com título: ALGORITMO BASEADO EM MACHINE LEARNING PARA PROJETO DE DISPOSITIVOS DE INTERFERÊNCIA MULTIMODO. Atuando com as seguintes áreas: Inteligência Artificial, Machine Learning, Designer Inverso, Dispositivos Fotônicos e Interferência Multimodo (MMI). ESPECIALIZAÇÃO EM EDUCAÇÃO, MEIO AMBIENTE E SUSTENTABILIDADE pelo Insituto Federal de Goiás - IFG (2024.2) com Trabalho de Conclusão intitulado: MACHINE LEARNING COMO FERRAMENTA VIÁVEL PARA DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL: UMA REVISÃO BIBLIOMÉTRICA. Atualmente, DOUTORANDO EM ENGENHARIA ELÉTRICA na Universidade Federal da Bahia - UFBA /PPGEEC e ESPECIALIZAÇÃO EM ANDAMENTO EM COMUNICAÇÃO QUÂNTICA pela Universidade CIMATEC/SENAI.

Suzana Viana Mota

docente IFNMG - Campus Almenara

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

Rogerio Pereira Dos Santos

docente IFRO - campus Porto Velho Zona Norte

Analista de Dados na Advocacia Geral da União - AGU. Doutorado em Informática. Mestrado em Computação Aplicada pela Universidade do Vale do Itajaí, UNIVALI. Especialização em Planejamento Educacional e Docência do Ensino Superior, IESUR. Especialização em Desenvolvimento de Aplicações para Internet IESUR. Bacharelado em Sistemas de Informação pelo IESUR. Formação extracurricular em Ciências de Dados pela DATA SCIENCE ACADEMY. Tem experiências na área da Ciência da Computação - desenvolve trabalhos com seguintes tecnologias/temas: Web, Data Analytics com R e Microsoft Azure, Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark, Engenharia de Dados com Hadoop e Spark, Machine Learning, Internet das Coisas, Robótica, Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) e Tecnologias Assistivas. Participa da equipe MULTIDISCIPLINAR na área: INFORMÁTICA, nos Cursos de graduação e pós-graduação de Ensino a Distância, no âmbito do Sistema Universidade Aberta do Brasil #8210; UAB. Meus interesses de pesquisa multidisciplinar incluem compreensão de imagens, inteligência artificial e ciência de dados. https://github.com/rps-ifpr

Rodrigo Menezes Sobral Zacaroni

docente IFF - Campus Santo Antônio De Pádua

Professor EBTT efetivo do IFF Campus Santo Antônio de Pádua, Mestre em Engenharia de Sistemas e Automação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) (2021) com foco em aplicação de técnicas de computação evolutiva, Lógica Fuzzy, Machine Learning e Inteligência Artificial. Graduado em Engenharia Elétrica pelo IFMG Campus Formiga (2019). Foi servidor efetivo do IFMG Campus Formiga, atuando como Técnico de Laboratório Área/ Eletrônica e desempenhava cumulativamente a função de Coordenador de Gestão e Prospecção de Projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) do Polo de Inovação IFMG (Credenciado como Unidade Embrapii).

Tony Alexandre Medeiros Da Silva

docente IFGoiano - Campus Ipameri

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.

Humberto Jorge De Moura Costa

docente IFRS - Campus Osório

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).

Danilo Avilar Silva

docente IFCE - Campus Canindé

Danilo Avilar Silva possui graduação em Telemática (2013) e mestrado Engenharia de Telecomunicações (2015) pelo Instituto Federal do Ceará (IFCE), e doutorado em Ciência da Computação (2023) pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Atualmente é integrante permanente do corpo docente do Instituto Federal do Ceará - Campus Canindé. É membro do conselho editorial do Journal of Artificial Intelligence Practice (Clausius Scientifc Press) e revisor do International Journal of Machine Learning and Cybernetics da Springer (IJMLC). Foi arquiteto de hardware e líder técnico da equipe de pesquisa e desenvolvimento em hardware - Fotosensores Tecnologia Eletrônica, atuando nas seguintes áreas: Sistemas Embarcados, Microcontroladores e Sistema Operacional. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Eletrônica Industrial e Sistemas e Controles Eletrônicos, além de Linux e Educação à Distância. Como pesquisador, atua nas linhas de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Modelos Estatísticos, Redes Neurais Artificiais para Sistemas Embarcados, Algoritmos Genéticos, Robótica e Automação Industrial.

Carlos Henrique Domiciano

docente IFRJ - Campus Volta Redonda

Mestre em Engenharia Mecânica com área de concentração em Automação e Dinâmica de Sistemas pela Universidade de Taubaté, UNITAU (2024), com pesquisa voltada na aplicação da Inteligência Artificial e do Machine Learning. Atuo como Instrutor de Educação Profissional Técnica na Firjan/SENAI na área de Automação com foco no ensino, elaboração de conteúdos e métodos que facilitem o aprendizado. Participei na elaboração dos planos de estudo referência para o curso de Mecatrônica e integrei a equipe que elaborou os itens aplicados ao sistema de avaliação do ensino profissionalizante SAEP. Bacharel em engenharia Elétrica / Eletrônica pela Faculdade de Engenharia de Resende FER/AEDB (2007). Atuei na condução de equipes de manutenção do processo e limpeza de gás e produtos carboquímicos em áreas classificadas.

Cristofe Coelho Lopes Da Rocha

docente IFRR - Campus Boa Vista

PhD candidate in computing at the Cin/UFPE Information Technology Center; Master's degree in Applied Computing from the University of Vale do Rio dos Sinos (2016); Postgraduate student in Artificial Intelligence Deep Learning; Bachelor's degree in System Analysis and Development Technology - Cathedral Higher Education Colleges (2006). Currently a p...

Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior

docente IFMG - Campus Ouro Branco

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.

Moisés Lima Dutra

docente

Professor da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas-macro de pesquisa são Ciência de Dados, Inteligência Artificial Aplicada e Web Semântica. Especificamente, tem desenvolvido e orientado trabalhos relacionados a Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Texto, Machine Learning, Deep Learning, Linked Data, Big Data, Ambientes Smart e IoT. Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).

Lisleandra Machado

docente IFSudesteMG - Campus Santos Dumont

Professora efetiva em regime de Dedicação Exclusiva e pesquisadora do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais (IF Sudeste MG). Doutora em Engenharia de Produção pela Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP) e Mestra em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Possui formação multidisciplinar, com graduações em Engenharia de Produção, Administração de Empresas, Pedagogia e Direito, além de especializações nas áreas de formação docente, gestão, marketing e qualidade.Atualmente, é Coordenadora do Curso de Graduação em Engenharia Ferroviária e Metroviária do IF Sudeste MG e atua como professora/orientadora em programas de MBA da USP/ESALQ, especialmente nas áreas de Data Science Analytics e Digital Business (Business Intelligence). Possui experiência em ensino, pesquisa, extensão, orientação acadêmica, gestão educacional e avaliação de programas e cursos, incluindo atuação vinculada ao MEC/SETEC.Desenvolve pesquisas e projetos nas áreas de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning, Data Science Analytics, Business Intelligence, Indústria 4.0, transformação digital, Gestão de Projetos, Gestão de Contratos, Logística e Supply Chain, transportes e mobilidade, Gestão do Conhecimento, Pesquisa de Mercado, indicadores de desempenho e diagnóstico organizacional, com aplicação de métodos quantitativos e ferramentas computacionais, incluindo Python e R. Sua pesquisa de doutorado resultou na proposição da Toolbox Cluster 4.0, ferramenta de diagnóstico estratégico direcionada ao contexto da Indústria 4.0.Possui produção científica e experiência em orientação de pesquisas envolvendo Inteligência Artificial, Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural (PLN), análise de dados, gestão de stakeholders, transformação digital, sistemas ferroviários, logística, mobilidade, sustentabilidade e gestão organizacional, buscando integrar engenharia, gestão, educação e tecnologias digitais na geração de conhecimento e no desenvolvimento de soluções aplicadas.

Cláudio Roberto Da Silva Alexandre

tecnico IFSP - Campus Pirituba

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.