Resultados para “'Multi-task Learning'”

Ivan Reinaldo Meneghini

docente IFMG - Campus Ibirité

Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal de Minas Gerais (1997), mestrado em Modelagem Matemática e Computacional pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (2010) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2018). Atualmente é prof. de ensino básico, técnico e tecnológico do Instituto Federal Minas Gerais. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Otimização Robusta, atuando principalmente nos seguintes temas: multi objective optimization, matemática, multi-objective optimization, weight vectors e educação matemática.

Navar De Medeiros Mendonça E Nascimento

Outros IFCE - Campus Jaguaribe

Doutor (2023) em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (UFC), com foco de pesquisa em inteligência artificial aplicada à engenharia biomédica. Mestre em Engenharia Aeronáutica (2019), com ênfase em segurança na aviação e aeronavegabilidade continuada, pelo Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA). Mestre em Energias Renováveis (2018) pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), com ênfase em detecção incipiente de falhas em aerogeradores utilizando aprendizado de máquina. Graduado em Engenharia Mecatrônica (2015) pelo IFCE. Atualmente, é integrante do Laboratório de Processamento de Imagens, Sinais e Computação Aplicada (LAPISCO - http://lapisco.ifce.edu.br) do IFCE, onde atua na área de visão computacional. Possui experiência em projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação nas áreas de Reconhecimento de Padrões, Inteligência Artificial, Processamento e Análise de Sinais, Processamento e Análise de Imagens.

Tulio Lima Basegio

docente IFRS - Campus Feliz

Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS. Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Campus Feliz do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Experiência profissional na área de Engenharia de Software com foco em Processos, Análise de Requisitos, Teste de Software e Banco de Dados.

Wallace Pereira Neves Dos Reis

docente IFRJ - Campus Volta Redonda

Possui graduação em Engenharia Elétrica com ênfase em Eletrônica, Licenciatura em Matemática, Especialização em Novas Tecnologias Educacionais, Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI e Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos - UFSCar, linha de pesquisa Inteligência Artificial, na área de Automação Industrial. É Professor do Ensino Básico Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro, IFRJ - Campus Volta Redonda, desde 2014, atuando, principalmente nos cursos técnicos em Eletrotécnica e Automação Industrial. Atuou como Diretor de Administração de março de 2016 a junho de 2018. Tem experiência na área de Sistemas de Controle, Sistemas Multirrobôs, Eletrônica Embarcada, Processamento de Imagens, Robótica Educacional. Seus interesses de pesquisa atuais são Despacho de AGVs, Design de Controle de Posição de AGVs, Sistemas Embarcados, Inteligência Artificial aplicada à Sistemas de Controle.

Humberto José De Sousa

tecnico IFSC - Câmpus São José

Possui graduação em Tecnologia em Sistemas de Telecomunicações pelo Instituto Federal de Santa Catarina (2010) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2022). Atualmente é analista de tecnologia da informação do Instituto Federal de Santa Catarina. Tem experiência na área de Ciências da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: orchestration, multi-cloud e service mesh.

Liduina Kenya Fernandes Januário

docente IFRO - campus Ariquemes

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.

Daniel Vitor De Lucena

docente IFG - Campus Luziânia

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.

Felipe Nunes Radtke

docente IFF - Campus Campos Centro

Possui graduação em graduação em Tecnologia em Automação Industrial pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Campos (2006), Engenharia de Controle e Automação Industrial pelo Instituto Federal Fluminense de Campos - Campus Centro (2011) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2015). É professor permanente do Instituto Federal Fluminense de Campos - Campus Centro desde 2008. Atualmente faz doutorado em Engenharia Elétrica na COPPE/UFRJ,na área de alocação de tarefas para frotas de robôs.

Fillipe Morais Rodrigues

tecnico IFRN - Campus Parnamirim

Graduando em Medicina pela Universidade Potiguar. É Servidor Público Federal. Graduado em Sistema de Informação, Ingénieur Informatique pela ECE em Paris/França e Mestre em Computação pela UFRN.

Manassés Ribeiro

docente IFC - Campus Videira

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)..

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).

Caio Hamamura

docente IFSP - Campus Capivari

Biólogo, mestre e doutor em Recursos Florestais pela Universidade de São Paulo - USP, campus Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz- ESALQ. Analista e desenvolvedor de sistemas pela universidade de Franca. Pós doutorado pela Universidade da Flórida. Atualmente professor da Área de Informática no IFSP - campus Capivari. Principal linha de atuação desenvolvimento de algoritmos e ferramentas para análise de dados de sensoriamento remoto (LiDAR e sensores multi e hiperespectrais). Áreas de atuação: sensoriamento remoto, LiDAR, machine learning, programação linear (python e R), ciência de dados, banco de dados relacionais (SQL), desenvolvimento web full-stack, desenvolvimento para dispositivos móveis e desktop.

Suenny Mascarenhas Souza

docente

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.

Diego Fernandes De Araújo

docente IFPB - Campus Santa Luzia

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.

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.

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