Resultados para “'Predição de saliência'”

Daniel Silva Ferreira

docente IFCE - Campus Maracanaú

Doutor em Engenharia de Teleinformática (CAPES 6) pela Universidade Federal do Ceará, Mestre (bolsista CNPq) em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará (2011) e graduado em Telemática (Informática) pelo Centro Federal de Educação Tecnológica do Ceará (2007). Foi bolsista do CNPq na modalidade doutorado sanduíche na University of California - Berkeley (Berkeley Institute for Data Science) e Affiliated Researcher no Lawrence Berkeley National Laboratory. É professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), Departamento de Computação. Áreas de pesquisa de interesse: processamento de sinais, visão computacional, em especial, modelos para detecção e predição de saliências e atenção visual.

Dickson Nascimento Dantas

tecnico IFPB - Campus Sousa

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2006), Pós-Graduação Lato-sensu em Administração de Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Lavras-MG (2009) e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA) e Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN). Atualmente é Analista de Tecnologia da Informação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: - Projeto e desenvolvimento de sistemas de informação, com ênfase em controle academico, portais e sistemas de gerenciamento de conteúdo; - Gerenciamento de projetos de Tecnologia da Informação; - Processamento de Sinais e Imagens - Predição de Séries Temporais com Redes Neurais - Planejamento e implementação de redes de computadores; - Ministrante de cursos

Rodrigo De Oliveira Almeida

tecnico IFSudesteMG - Campus Muriaé

Pós Doutorado com ênfase em Aprendizado de Máquina aplicado à Ciência Florestal (predição de produtividade, manutenção em máquinas florestais, custo de operações, etc), pela UNESP de Botucatu (2021-2022, 2022-2024, 2024-2026). Doutor em Biotecnologia, com tese sobre predição de rotas metabólicas de enzimas vegetais utilizando aprendizado de máquina - UNESP de Botucatu (Biotecnologia); Mestre em Biotecnologia Vegetal, com dissertação sobre transformação genética vegetal com utilização de Marker Free Technology - Universidade Federal de Lavras; Bacharel em Agronomia pela Universidade Federal de Viçosa. Experiência em aprendizado de máquina, linguagem programação Python e R, análises estatísticas, biologia molecular (sistema de remoção de marcadores de seleção por recombinação sítio-específica - Marker Free Technology) e micropropagação (cana-de-açúcar e espécies florestais nativas). Trabalhos realizados em colaboração nas áreas de análise de co-expressão de genes, sistemas biológicos e reconhecimento de padrões de genes de resistência em plantas por meio de aprendizado de máquina (trabalho em parceria com a University of Hertfordshire - UK, sob supervisão do Dr. Henrik Stotz).

Bruno Dutra Freire

tecnico IFRJ - Campus Avançado Resende

Mestre em Administração pela Universidade Federal Fluminense (2019) e Pós-Graduado em Administração Pública pela Universidade Federal Fluminense (2020). Possui também MBA em Finanças pela Universidade Estácio de Sá (2014), graduação em Administração de Empresas (2012) pelo Centro Universitário da Cidade (2012). Atualmente é administrador concursado do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro Campus Resende. Tem experiência na área de Administração, Gestão e Logística Pública com ênfase em Administração em Pública.

Geovani Lopes Martins

docente IFMG - Campus Ribeirão das Neves

Professor efetivo do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG - Campus Ribeirão das Neves). Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), com ênfase no auxílio ao diagnóstico médico utilizando visão computacional. Concluiu o mestrado em Ciência da Computação pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE, 2021) e graduação em Engenharia da Computação pela Universidade Federal do Ceará (UFC, 2017). Ao longo de sua carreira acadêmica, contribuiu com projetos de pesquisa em imagens médicas no Laboratório de Visão, Imagens e Sinais (LABVIS-UFC), Laboratório de Processamento de Imagens, Sinais e Computação Aplicada (LAPISCO-IFCE) e Laboratório de Realidade Estendida para o Bem (XR4Good-UFOP). Suas principais áreas de interesse incluem Processamento de Imagens, Visão Computacional e Análise de Imagens Médicas.

Gregório Kappaun Rocha

docente IFF - Campus Macaé

Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal Fluminense e Diretor de Inovação, Pesquisa e Extensão do IFFluminense campus Macaé. Possui graduação em Licenciatura em Ciências Biológicas (UENF, 2008), Mestrado em Modelagem Computacional com ênfase em Bioinformática (LNCC, 2011) e Doutorado em Modelagem Computacional de Sistemas Biológicos (LNCC, 2015). Atua na área de Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos, tendo experiência em Dinâmica Molecular, Bioinformática, Interação Proteína-Solvente, Algoritmos Genéticos, Otimização Multiobjetivo e Predição de Estrutura de Proteínas. Desenvolve pesquisa e atua em projetos de extensão voltados para a área da Educação, tendo interesse no desenvolvimento de metodologias ativas e inovadoras para o processo de aprendizagem. Foi contemplado, em 2010, com a Bolsa de Mestrado Aluno Nota Dez da FAPERJ e, em 2013, com a Bolsa de Doutorado Aluno Nota Dez da FAPERJ. Atuou, de Novembro de 2019 a Abril de 2024, como Coordenador de Inovação, Pesquisa e Intercâmbio Internacional no IFFluminense - campus Macaé. Atua em projetos que promovem o desenvolvimento do pensamento computacional e da prática Maker, com foco em Inovação Tecnológica.

Glauco Cardozo

docente IFSC - Câmpus Florianópolis

É graduado em Engenharia de Computação pela Universidade do Vale do Itajaí, Mestre e Doutor em Engenharia Elétrica, com ênfase em Engenharia Biomédica pela Universidade Federal de Santa Catarina, realizando pesquisa na área de inteligência artificial e predição e exames laboratoriais. Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina, onde atua também com processamento e aquisição de dados por sensores além de processamento de sinais, inteligência artificial e predição de máquinas e sistemas.

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.

Ana Helena Rufo Fiamengui

docente IFSP - Campus Jundiaí

É licenciada em Letras, com habilitação em Língua Portuguesa e Língua Espanhola, pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2008), Câmpus de São José do Rio Preto. Concluiu o mestrado (2011) e o doutorado (2017) em Estudos Linguísticos na mesma universidade. Atualmente é professora de Língua Portuguesa e Língua Espanhola no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Câmpus Avançado Jundiaí.

Alan Vicente Oliveira

docente IFFar - Campus Santo Augusto

Possuo graduação em Licenciatura em Matemática (UNIJUÍ-2008), mestrado em Modelagem Matemática (UNIJUÍ-2012), e atualmente doutorando em Modelagem Matemática e Computacional (UNIJUÍ). Sou professor EBTT do Instituto Federal Farroupilha - Campus Santo Augusto, atuando como professor de matemática no curso técnico em informática integrado ao ensino médio, matemática para os cursos de graduação em Administração e Tecnologia em Agronegócios e estatística para os cursos de graduação em Administração, Tecnologia em Agronegócios e Agronomia.

Eliezio Soares De Sousa Neto

docente IFRN - Campus Currais Novos

Professor de Sistemas de Informação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte. Mestre em Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2014). Possui graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (2011). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação. Atualmente cursa doutorado em Ciência da Computação pelo PPgSC/UFRN.

Jesimiel Pinheiro Cavalcante

docente IFAL - Campus Palmeira Dos Indios

Doutor em Sociedade, Tecnologias e Politicas Públicas SOTEPP-UNIMA com ênfase em Segurança do Trabalho na atividade tradicional da marcenaria, Mestre em engenharia industrial pela UFBA - PEI com ênfase em predição de Perda Auditiva em Marceneiro; possui graduação em ENGENHARIA CIVIL pelo Centro Universitário CESMAC - CCET-FEJAL (2004). Engenheiro ...

Lailson Henrique Oliveira Dos Santos

docente IFPI - Campus Cocal

Sou Doutorando em Biotecnologia pela Universidade Federal do Piauí (UFPI), onde desenvolvo um algoritmo de Machine Learning para a predição de lesões esportivas em atletas. Minha pesquisa explora a interseção entre tecnologia e saúde esportiva, com foco na criação de soluções inovadoras para a prevenção de lesões e otimização do desempenho atlético...

RÁ

Rogério Andrade De Ávila

docente IFTM - Campus Uberaba

Possui graduação em Química pela Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras do Alto São Francisco (FASF-UNISA) e mestrado em Química pela Universidade Federal de Juiz de Fora- UFJF, na área de Ensino de Química. Já lecionou em escolas da rede pública estadual em MG e também da rede particular. Atualmente é membro efetivo do corpo docente do IFTM, campus Uberaba. Já desenvolveu trabalhos relacionados à utilização de agrotóxicos e saúde pública, desenvolvimento de materiais didáticos de química para alunos cegos, simulações virtuais no ensino de Química e predição das propriedades farmacológicas e toxicológicas de metabólitos secundários de plantas do cerrado. Já atuou como representante da área de Química do IFTM, Campus Uberaba, na organização da SNCT e orientações de estágio do curso de Licenciatura em Química. Tem interesse nos seguintes temas: produção de material didático de Química, estratégias e metodologias de ensino, Química Medicinal e Química dos Produtos Naturais. A

Luiz Frederico Motta

docente IFNMG - Campus Montes Claros

Bacharel em Ciências Farmacêuticas pela Universidade São Francisco (1998), Licenciatura Plena em Química pelo Centro Universitário de Osasco (2001), Pós-graduação Lato Sensu (Especialista) em Química pela Faculdade Oswaldo Cruz (2002), Pós-graduação Stricto Sensu - Mestrado em Fisico-química com ênfase em Química Medicinal pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (SP) (2004), Pós-graduação Stricto Sensu - Doutorado em Ciências com ênfase em Química Medicinal pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (SP) (2012). Ex-docente e pesquisador de disciplinas de Química do Instituto Federal do Sertão Pernambucano: Petrolina - PE (IFSP). Foi Coordenador do Curso Superior Licenciatura em Química do Instituto Federal do Sertão Pernambucano: Petrolina - PE (IFSP). Ex-docente e pesquisador de disciplinas de Química do Instituto Federal do Triângulo Mineiro: Uberaba (IFTM). Foi Coordenador do Curso Superior Licenciatura em Química do Instituto Federal do Triângulo Mineiro: Campus Uberaba - MG (IFTM). Ex-docente e pesquisador de disciplinas de Química do Instituto Federal do Triângulo Mineiro: Campus Uberlândia Centro - MG (IFTM). Foi Líder do Grupo de Pesquisa - GTCA: Grupo de Tecnologias Computacionais Avançadas do Instituto Federal do Triângulo Mineiro (IFTM). Ex-docente e pesquisador de disciplinas de Quimica do Instituto Federal Sul de Minas: Campus Pouso Alegre - MG (IFSULDEMINAS). Foi Líder do Laboratório de Química Medicinal e Quimiometria (LQMQ) do Instituto Federal do Sul de Minas: Campus Pouso Alegre - MG (IFSULDEMINAS). Ex-docente e Pesquisador de disciplinas de Quimica do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais: Campus Pirapora - MG (IFNMG). Atual docente e pesquisador do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG) - Campus Montes Claros. Líder do Grupo de Química Medicinal e Tecnologias Computacionais Avançadas (QMTCA) - Campus Montes Claros (IFNMG). Possui experiência docente na área de exatas: Química Geral, Fisico-química, Química Orgânica, Química Medicinal, Estatística e Quimiometria. Possui experiência docente na área de saúde e ciências biológicas: Bioquímica, Biotecnologia, Química Farmacêutica, Farmacologia, Toxicologia, Introdução às Ciências Farmacêuticas e Bioestatística. Na pesquisa possui experiência nas seguintes áreas: Química Medicinal, Química Teórica Computacional, Planejamento Racional e Síntese de Fármacos, ADME In Silico, Toxicologia In Silico Humana e Ambiental, Análise Quimiométrica e Análise Multivariada de Dados, atuando principalmente: Relação Qualitativa (SAR) e Quantitativa (QSAR) entre Estrutura Química-Atividade Biológica, Predição de Toxicidade In Silico Humana e Ambiental, Predição In Silico ADME, Predição In Silico Farmacodinamica, Análise Exploratória de Dados (PCA e HCA), Métodos de Regressão (MLR, PCR e PLS), Métodos de Classificação (KNN e SIMCA) e Métodos de Estatística Multivariada.

Bruna Biava De Menezes

docente IFC - Campus Videira

Possui graduação em Zootecnia, mestrado e doutorado em Ciência Animal pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Atuou por três anos na empresa Brazil Beef Quality com a avaliação de qualidade de carcaça e carne bovina e ovina, bem como, liderou e coordenou todas as atividades do protejo Brazil Sheep Quality com a produção de protocolos de bem-estar animal, processamento de abate e pós-abate para a garantia de qualidade de carne ovina. Ainda produziu padrões de avaliação de carcaça ovina e sensorial que resultaram em uma equação de predição da qualidade de carne ovina para palatabilidade nacional que pode ser utilizado pela indústria conforme o protocolo e com selo regulamentado pelo CNA. Atualmente é professora no IFC - Videira no curso de Agronomia e Ensino Médio Técnico em Agropecuária. Atua nos seguintes temas: laboratório de bromatologia com amostras de tecido vegetal e animal, produção de forragem e silagem, estratégias de reidratação do grão de milho, suplementação de bovinos à pasto, confinamento com dieta de alto concentrado em ovinos, nutrição de pequenos e grandes ruminantes, avaliações de carcaça, qualidade de carne de bovinos e ovinos, e análise sensorial de carne.