Resultados para “'Processamento Automatizado de Dados'”

Ramon Hugo De Souza

docente IFSC - Câmpus Florianópolis

Professor na área de Sistemas Distribuídos em Telecomunicações junto ao Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC), campus São José/SC. Doutor (2012-2016), Mestre (2005-2007) e Bacharel (2001-2004) com adicional de Pós-Doutorado (2017-2018) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC); sendo o Doutorado e Pós-doutorado com foco em Sistemas Distribuídos e o Mestrado com foco em Segurança de Sistemas Computacionais. Possuindo também grau de Técnico em Eletrônica (1998-2000) pela Escola Técnica Federal de Santa Catarina (ETFSC). Com experiência nas áreas de: Análise de Algoritmos e Complexidade Computacional com ênfase em Algoritmos e Criptologia; Processamento de Imagens com ênfase em Geoprocessamento e Reconhecimento de Padrões; Sistemas Distribuídos com ênfase em Computação Móvel, Multiprocessamento, Bases de Dados Distribuídas, Qualidade de Experiência e Qualidade de Serviço; Automação Industrial com ênfase em Controle; e Inteligência Artificial com ênfase em Algoritmos Genéticos e Processamento de Linguagem Natural. Atuando nos seguintes temas: Complexidade de Algoritmos, Criptanálise de Cifradores em Bloco Simétricos, Criptoanálise Algébrica, Criptoanálise Estatística, Análise e Desenvolvimento de Cifradores em Blocos Simétricos e Assimétricos Clássicos e Pós-Quânticos, Sistemas GIS, Sistemas Embarcados para PDAs e Celulares, Qualidade de Serviço em Redes, Qualidade de Serviços e Qualidade de Experiência aplicadas a Bases de Dados Distribuídas e Processamento de Linguagem Natural aplicada a terminologia Jurídica. Lidando com o desenvolvimento de Sistemas Industriais de Automação para aquisição de dados segura e confiável utilizando SOAP na plataforma servidora WSO2 WSAS (junto às empresas MCA Sistemas e SENAI), Controle de Sistemas e Remodelagem de Dados para aplicações distribuídas no sistema operacional QNX Neutrino RTOS (junto à empresa I-Park Solutions), Inteligência Artificial focada em Algoritmos Genéticos, Computação Distribuída e Modelagem Hidraulica (junto às empresas Controlle e Optimale), Simulação de Ondas Eletromagnéticas (junto à empresa FEEng em pesquisa envolvendo UFSC, UFRGS e UERJ), Integração de Sistemas utilizando Servidor de Identidade (junto a FonteSul, Fountainledge e Amido em serviço para Jaguar Land Rover da Inglaterra), Inteligência artificial voltada a processamento de texto para bots (junto a empresa RISEcx dos Estados Unidos) e Inteligência Artificial focada em Processamento de Linguagem Natural voltada ao jargão legal e Otimização de Sistemas Multi-Processados (junto à empresa Grifon Brasil) e Criptografia e Criptoanálise em Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento Governamentais (junto à empresa Kryptus EED S.A.). E realizando pesquisas ligado aos laboratórios: Laboratório de Segurança em Computação (LabSec), Laboratório de Integração de Sistemas e Aplicações (LISA) e Laboratório de Pesquisa em Sistemas Distribuídos (LaPeSD) do Departamento de Informática e Estatística (INE) da UFSC e o Laboratório de Tubos e Calor (LabTuCal) do Grupo de Laboratórios de Engenharia de Processos de Conversão e Tecnologia de Energia (LEPTEN) do Departamento de Engenharia Mecânica (EMC) da UFSC.

Sirlon Diniz De Carvalho

docente IFG - Campus Goiânia

Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia, com área de concentração em Processamento da Informação e Linha de Pesquisa em Processamento de Sinais(2013). Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal de Goiás, com área de concentração em Computação e Linha de Pesquisa em Sistemas Inteligentes (2002). Especialista em Redes de Computadores pela Universidade Estadual de Anápolis (1999) onde também se graduou em Processamento de Dados (1996). Atua principalmente nas áreas de Inteligência Artificial e Inteligência nos Negócios (Business Intelligence - BI), mas tem experiência em Redes de Computadores, Segurança da Informação, Análise, Projeto e Desenvolvimento de Sistemas de Informação. Certificado Six Sigma - Lean Green Belt e Lean Black Belt - liderou e participou de vários projetos Six Sigma. Com os conhecimentos obtidos em Administração por Processos e também em Gerência de Projetos, já atuou em vários projetos na área de tecnologia, melhoria da qualidade no ramo educacional, entre outros. Docente do Ensino Superior desde 1999, na graduação e pós-graduação, possui mais de uma década de experiência na gestão acadêmica universitária. Atualmente é Professor Efetivo do Instituto Federal de Goiás (IFG) - Campus Goiânia, em Regime de Dedicação Exclusiva.

Camilo De Lelis Tosta Paula

docente IFTM - Campus Avançado Uberaba Parque Tecnológico

Possui graduação em Tecnologia Em Processamento de Dados pela Universidade de Uberaba (1998). Atualmente é professor do Ensino Básico, técnico e Tecnológico no IFTM - Campus Uberaba. Mestrado na Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidade de Uberlândia (UFU), na área de Computação com linha de pesquisa voltada para Inteligência Artificial. Experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Software Básico, Banco de Dados e Linguagem de programação, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizagem, informática educativa, tecnologia, ensino-aprendizagem, banco de dados, programação visual, Inteligência Artificial(Redes Neurais Artificiais), Processamento digital de imagens, Algoritmos e Otimização de processos computacionais.

Adriano Jose Ferruzzi

docente IFSP - Campus Pirituba

Sou professor de tecnologia da informação no Instituto Federal de São Paulo - IFSP no campus São Paulo - Pirituba. Possuo mestrado em Engenharia de Computação pela Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação da Unicamp (2021), MBA em Administração de banco de dados pela UniMetrocamp (2014) e graduado em Análise de Sistemas pela Fatec Ourinhos (2011). Trabalhei como Analista de Sistemas de Computação de Alto Desempenho e Processamento Paralelo no Center for Computing in Engineering Sciences - CCES da Unicamp (2014-2020) e como Analista de Sistemas SAP na IBM (2011-2014). Tenho experiência na área de Sistemas de Informação, com ênfase em Administração de Sistemas. Atualmente, tenho trabalhado nas seguintes áreas: Engenharia de Dados, Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Redes Neurais, Cloud Computing, Computação de Alto Desempenho e Processamento Paralelo.

Grinaldo Lopes De Oliveira

docente

Doutorando em Computação pela UFBA (2025). Possui Mestrado pela Universidade Salvador (2004), Pós-Graduação Lato Sensu em Sistemas de Informação pelas Faculdades Ruy Barbosa (2002), Pós Graduação Lato Sensu em Administração pela Universidade Salvador - UNIFACS (2000) e Graduação em Processamento de Dados pela Universidade Federal da Bahia (1996). Atualmente é Analista de Planejamento, Gestão e Infraestrutura em Informações Geográficas e Estatísticas no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE) e Professor do Esino Básico Técnico e Tecnológico no IFBA (20 horas). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Computaçao autonômica, mineração de dados, inteligência artificial, gestão do conhecimento, aprendizado de máquina e banco de dados.

Aluisio Igor Rego Fontes

docente IFRN - Campus Pau dos Ferros

Aluisio I. R. Fontes possui graduação em Engenharia da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2010), mestrado (2012) e doutorado (2015) em Engenharia Elétrica e Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte campus Pau dos Ferros, onde coordena o Laboratório de Análise de Dados e Inteligência Computacional (NADIC). Por mais de 13 anos, venho me dedicado a criação de soluções inovadoras utilizando inteligência artificial e análise de dados para inserir tecnologias em várias organizações. No contexto de sistemas corporativos, desenvolvi soluções com acesso massivo de usuários, alta disponibilidade e robotização de processos. Na pesquisa acadêmica sou autor/co-autor de mais de 15 publicações em periódicos internacionais nas áreas de Inteligência Artificial e teoria da informação, tendo publicado em veículos de grande reputação nestas áreas. Sou revisor de periódicos internacionais (e.g., IEEE Signal Processing, Expert System with Application, IEEE Access e eurasip journal on advances in signal processing). Tenho experiência na área de Engenharia da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Processamento digital de sinais, inteligência Computacional, Teoria da Informação, Correntropia, Processamento em Big Data, desenvolvimento de sistemas corporativos e computação de alto desempenho.

Marco Damasceno De Sousa

docente IFPB - Campus Cajazeiras

Professor do Instituto Federal da Paraíba (IFPB) desde 2018. É Mestre em Energias Renováveis pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB), onde desenvolveu pesquisas na área de dessalinização termossolar, utilizando um concentrador parabólico automatizado. Possui especialização em Engenharia de Automação e Eletrônica Industrial, graduação em Tecnologia em Mecatrônica e formação técnica em Eletrotécnica.No setor industrial, atuou durante três anos no segmento de processamento e injeção de polímeros, com foco no planejamento e na manutenção de ativos industriais, incluindo injetoras, extrusoras, pontes rolantes e sistemas de moagem.Atualmente, leciona disciplinas nas áreas de Eletricidade, Eletrônica, Comandos Elétricos, Automação e Fontes Alternativas de Energia, atuando no curso Técnico em Eletromecânica e no curso superior de Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação.

Rodrigo De Paula E Silva Ribeiro

docente IFC - Campus Camboriu

Possui experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens, Linguagens de Programação, Metodologias e Técnicas de Computação, com atuação nas seguintes áreas: Consultoria técnico-científica, Visão Computacional, Redes Neurais Convolucionais, Banco de Dados, Captação e Mineração de Dados e Sistemas Inteligentes.

Cléber Rubert

docente IFFar - Campus Panambi

Possui graduação em Informática pela Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (2000) e mestrado em Engenharia Agrícola - Área de Concentração em Sensoriamento Remoto, pela Universidade Federal de Santa Maria (2003). Atualmente é Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilha (RS), Campus Panambi. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Linguagens de Programação e Processamento de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, geoprocessamento, banco de dados, Sistemas de Informações Geográficas.

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.

Landry Pereira Da Silva

docente

Possui Graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade da Amazônia (1999), Especialização em Análise de Sistemas pela Universidade Federal do Pará (2002) e Mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade Federal do Pará (2010). Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará. Tem experiência na área de Ciência da Computação, Sistemas de Computação e Matemática da Computação, com ênfase em Lógicas e Semântica de Programas, Computabilidade e Modelos de Computação.

Alexandro Magno Dos Santos Adario

docente IFRS - Campus Erechim

Possui graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pelo Centro de Ensino Superior de Juiz de Fora (1994) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (1997). Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, no Campus Erechim. Também é responsável pela Coordenação de Desenvolvimento Institucional. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Arquitetura de Sistemas de Computação e Projeto de Sistemas Digitais, atuando principalmente nos seguintes temas: arquitetura de computadores, FPGA, projeto de circuitos digitais, síntese de alto nível e processamento paralelo e distribuído. No IFRS Campus Erechim trabalha com ensino de Linguagens de Programação.

Ricardo Costa Pinto E Santos

docente IFSudesteMG - Campus Juiz de Fora

Graduado em Bacharelado em Informática pela Universidade Federal de Juiz de Fora (1998), com Especialização em Desenvolvimento e Administração de Software pela Faculdade Machado Sobrinho (2002) e Mestrado em Ciências - Computação de Alto Desempenho / Sistemas Computacionais (Mineração de Dados) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2006). Professor de informática desde 1999, focando no ensino de banco de dados e desenvolvimento de sistemas para cursos técnicos e superiores. Professor da rede federal de ensino desde 2010. Além da carreira de professor, possui capacitação e experiência nas funções de Minerador de Dados e Analista de Sistemas.

Luís Gustavo Coutinho Do Rêgo

docente IFCE - Campus Quixadá

Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal do Ceará. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Ceará com período sanduíche na University of Alberta (Canadá). Bacharel em Computação pela Universidade Federal do Ceará. Foi bolsista do programa Ciência sem Fronteiras pela CAPES com graduação sanduíche na Saint John's University (EUA) e estagiário no Florida Institute of Technology (EUA). Atua e possui interesse nas seguintes áreas: Ciência de Dados, Processamento de Grafos em Larga Escala, Agricultura de Precisão e Informática para Educação.

Adriana Cristina Souza Leite

tecnico IFMG - Reitoria

Profissional com experiência nas áreas de Gestão Educacional, Propriedade Intelectual, Análise de Dados e Automação de Processos Digitais, atuando como Técnica em Assuntos Educacionais, Analista de Propriedade Intelectual e Especialista em Dados. Possui domínio em Python para análise e modelagem de dados, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, Microsoft 365, Power Platform (Power Apps, Power Automate e Copilot Studio) e Power BI. Atualmente, possui especialização em Inteligência Artificial e Machine Learning, com interesse em aplicações de IA para automação, análise de dados e inovação tecnológica. Participa de projetos estratégicos voltados à automação de processos, análise de dados institucionais e à gestão de projetos interinstitucionais, incluindo parcerias entre universidades e institutos federais, com ênfase em inovação tecnológica e desenvolvimento de soluções aplicadas às demandas da sociedade e do setor produtivo.

Lúcio Fernandes Dutra Santos

docente IFNMG - Campus Montes Claros

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2009), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2012) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2017). Atualmente é professor do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG) Campus Montes Claros. Suas atividades acadêmicas e profissionais têm foco na área de Base de dados, atuando principalmente nos temas de recuperação de dados baseada em conteúdo, operadores de comparação por similaridade que expressam diversidade na resposta (diversificação de resultados), análise de agrupamento de dados, e mineração de dados educacionais.