Resultados para “'Q-Learning'”

João Paulo Queiroz Dos Santos

docente IFRN - Campus Natal - Zona Leste (EaD)

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.

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.

ÁS

Álvaro Antonio Fonseca De Souza

docente IFMG - Campus Bambuí

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Mestrando pela Universidade Federal de Minas Gerais. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Computadores, Robótica, Aprendizado de Máquina e Internet das Coisas. Professor do Instituto Federal do Sul de Minas Gerais.

Davi Alves Magalhães

tecnico IFPB - Reitoria

Mestre pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, das Universidade do Estado do Rio Grande do Norte e Universidade Federal Rural do Semiárido. Possui o título de Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte. É pesquisador de tecnologias assistivas, m-health, comunicação aumentada e assistida, sistemas inteligentes e otimização combinatória.

Luís Henrique Lindner

docente IFSC - Câmpus Florianópolis-Continente

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).

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).

Danilo Reis De Vasconcelos

docente IFCE - Reitoria

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.

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.

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

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).

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.

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.

Eduardo Scafi

docente IFC - Campus Sombrio

Doutor em Física pela UFPR, onde minha pesquisa se concentrou em mecânica fracionária e sistemas dinâmicos. Obtive o mestrado em Física pelo ITA, com enfoque na área de Física de partículas. Possuo graduação em Física pela PUCPR, tendo recebido o prêmio Marcelino Champagnat de mérito acadêmico. Ao longo da minha carreira, adquiri experiência como professor de ensino superior e básico, lecionando disciplinas de Física e engenharia. Minha experiência se estende também ao ambiente virtual, onde tenho um histórico comprovado na produção e elaboração de disciplinas de Física para cursos EAD. Meu interesse pela pesquisa nas ciências exatas, tecnologias e ensino me impulsionam a buscar oportunidades como professor e/ou pesquisador, onde posso aplicar minha expertise para a produção do conhecimento.

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.

Lucas Miguel Hallmann

docente IFRS - Campus Vacaria

Possui formação em Técnico em Informática pelo Colégio Luterano Concórdia (2005), graduação como Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (2018), Especialização (Lato Sensu) em Ciência de Dados e Big Data Analytics pela Universidade Estácio de Sá (2019) e Mestrado em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2023). Trabalha como docente em Informática Geral no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de tecnologia, com ênfase em sistemas de informação e ciência de dados. Atua principalmente nos seguintes temas: Linux, redes, desenvolvimento, machine learning, python, ensino e aprendizagem.