Resultados para “'Sistemas Classificadores'”

Fernando Pintro

docente IFC - Campus Concordia

Possui graduação em Ciências - L. Plena, com Habilitação em Matemática pelo Centro Universitário Diocesano do Sudoeste do Paraná (2006), mestrado em Modelagem Matemática pela Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (2009) e doutorado em Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2013). Tem experiência na área da Matemática Computacional, com ênfase em Inteligência Artificial e Processamento de Sinais, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neurais artificiais, comitês de classificadores e sistemas de reconhecimento biométrico.

Priscilla Suene De Santana Nogueira Silverio

docente IFRN - Campus Ceará-Mirim

Atualmente é Professora do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte. Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Mestre em Sistemas e Computação pelo Programa de Pós-Graduação de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2015). Especialista em Computação Forense pela Universidade Potiguar (2012) e Bacharel em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2007).

Emilio Carlos Rodrigues

docente IFSP - Campus Campinas

Mestre em Ciência da Computação pela Faculdade de Campo Limpo Paulista - SP (FACCAMP). Graduado em Administração de Redes de Computadores pelo Centro Universitário Herminio Ometto (UNIARARAS) de Araras - SP (2009). Especialista em Desenvolvimento de Sistemas para Web pela Unianhanguera Limeira de Limeira - SP (2011), em Docência Superior e também Banco de Dados pela AVM (WPOS). Tem experiência na área de Desenvolvimento de Sistemas para Internet e também como professor de disciplinas específicas da informática voltada para cursos técnicos profissionalizantes e cursos superiores de tecnologia (Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Engenharia de Controle e Automação).

Ajalmar Rêgo Da Rocha Neto

docente IFCE - Campus Fortaleza

Ajalmar Rocha Neto é mestre (2006) e doutor (2011) em Inteligência Artificial, com ênfase na área de Aprendizado de Máquinas, tendo realizado seu mestrado e doutorado no Departamento de Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará (UFC). Além disto, é bacharel (2004) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Piauí (UESPI). Fez doutorado sanduíche (2010-2011) também em Aprendizado de Máquinas na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em Portugal, tendo desenvolvido suas atividades no Instituto de Engenharia e Sistemas de Computadores (INESC). É atualmente bolsista de produtividade do CNPq com projeto na área de aprendizado de máquinas (para o triênio 2024-2027) e, portanto, encontra-se no seleto grupo de pesquisadores reconhecidos pelos pares em sua área de atuação. Teve outros 2 projetos de bolsa de produtividade contemplados também em aprendizado de máquinas, sendo bolsista de produtividade desde 2018. Em 2011, ganhou o prêmio "Best Paper of Young Research" no IWANN'2011, e por isto passou um mês realizando pesquisa conjunta com um grupo de aprendizado de máquina do Centro de Investigación en Tecnologías de La Información y de las Comunicaciones (CITIC) de la Universidad De Granada (UGR). Desde 2007 é professor do Instituto Federal do Ceará (IFCE) e atualmente coordena o Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) do programa de pós-graduação em ciência da computação (PPGCC) do IFCE. É docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) e do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Telecomunicações (PPGET), ambos do IFCE. É colaborador do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Teleinformática (PPGETI) da UFC. Nestes programas realiza orientação de alunos de mestrado e doutorado. Em termos de publicação, tem mais de 80 artigos (em periódicos, conferências nacionais e internacionais) na área de inteligência artificial/aprendizado de máquinas; bem como possui patente concedida e diversos registros de software. Os temas de interesse de pesquisa em Inteligência artificial são aprendizado de máquina, visão computacional, computação gráfica, dentre outras.

Marcelo Paravisi

docente IFRS - Campus Osório

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande (2006), mestrado em Programa de Pós Graduação em Ciência de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2008) e doutorado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2020). Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Robótica, atuando principalmente nos seguintes temas: simulação, computação, computação gráfica, multidão e robótica..

Tiago Fernandes Machado

docente

Possui Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (2024), Mestrado em Ciências pela Universidade Federal do Vale do São Francisco (2019) e Graduação em Ciência da Computação (2013). É professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA). Desenvolve pesquisas nas áreas de banco de dados, ciência de dados e inteligência artificial, com ênfase em classificadores aplicados ao diagnóstico de doenças.

Carlos Rafael Guerber

docente IFSC - Câmpus Canoinhas

Doutor em Ciências pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR/2020). Mestre em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR/2010). Especialista em Redes de Computadores pela Universidade Tuiuti do Paraná (UTP/2005). Graduado em Bacharelado em Sistemas de Informação pela Universidade do Contestado (UnC/2003). Professor do eixo de Informática e Comunicação no Instituto Federal de Santa Catarina - IFSC. Áreas de interesse: Redes Complexas, Roteamento e Encaminhamento em Redes Complexas, Ciência de Dados, Engenharia de Software, Análise de Sistemas, Controle Estatístico de Processos, Gestão em TI e Metodologias Ágeis.

Adelson Siqueira Carvalho

docente IFF - Campus Campos Centro

Graduado no Curso Superior de Tecnologia em Automação Industrial pelo Instituto Federal Fluminense em Campos-RJ no ano de 2004. Pós-graduado em Produção e Sistemas pelo Instituto Federal Fluminense em Campos-RJ no ano de 2007, Mestre em Engenharia de Produção, com ênfase em Pesquisa Operacional pela UENF Universidade Estadual do Norte Fluminense no ano de 2008, Doutor em Informática na Educação pelo PPGIE - UFRGS no ano de 2011. Atualmente é professor do Instituto Federal Fluminense campus campos-centro em Campos-RJ atuando no curso de Engenharia de Controle e Automação no qual é professor das cadeiras de Laboratório de Controle e Identificação, Tópicos Avançados em Controle e Automação e Identificação de Sistemas. Trabalha com pesquisa nas áreas de Inteligência Artificial aplicada a Controle de Processos, Pesquisa Operacional e Informática na Educação. Atua nos Programas de pós graduação stricto sensu: Mestrado Profissional em Ensino e suas Tecnologias (MPET) e Mestrado profissional em Educação Profissional e Tecnológica (ProfEPT) e tem como temas de interesse: Desenvolvimento e uso de simuladores industriais, teorias da aprendizagem, uso de recursos tecnológicos e mapas conceituais no processo de ensino e aprendizagem.

George Candeia De Sousa Medeiros

docente IFPB - Campus Cabedelo

Possui conhecimentos na área de Controle de Sistemas Eletrônicos; Desenvolvimento de Software e Hardware para Sistemas Embarcados e dispositivos móveis; Desenvolvimento de sistemas micro-controlados. Atualmente atua como professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB). Técnico em Eletrônica, Graduado em Telecomunicações, com mestrado em Dinâmica e Controle de Sistemas.

Alan Keller Gomes

docente IFG - Campus Inhumas

Graduado, mestre e doutor em Ciência da Computação, iniciou sua trajetória acadêmica na Pontifícia Universidade Católica de Goiás (1994 - 1999), onde obteve o bacharelado em Ciência da Computação e foi bolsista do CNPq (1996 - 1998). Deu continuidade à sua formação no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP/São Carlos, onde concluiu mestrado (2000 - 2002), doutorado (2008 - 2013) e MBA em Inteligência Artificial e Big Data (2021 - 2022). Durante o mestrado, foi contemplado com uma bolsa do CNPq e participou do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE). Sua pesquisa concentrou-se na área de Inteligência Artificial, com ênfase em Aprendizado de Máquina Simbólico. No doutorado, como bolsista da Capes, dedicou-se à investigação em Sistemas Web e Multimídia Interativos, com foco em Redes Sociais Online. Professor Titular do Instituto Federal de Goiás (IFG) desde 2018, exerce a função de Professor EBTT no Campus Inhumas desde 2006. Com uma trajetória dedicada à Rede Federal de Educação Profissional desde 2004, atua como docente na área de Computação e Informática desde 1999. Sua experiência inclui a atuação como Gestor Público, tendo exercido o cargo de Diretor Geral do Câmpus Inhumas entre 2013 e 2017. Destaca-se por sua liderança em conselhos, comissões, cursos, projetos de cursos, de pesquisa e de extensão. No âmbito da comunidade científica brasileira na área de Computação e Informática, contribui ativamente em comitês de avaliação de artigos, trabalhos de graduação, mestrado e doutorado. Sua expertise abrange o desenvolvimento de soluções inovadoras para desafios complexos, integrando de forma harmoniosa os Procedimentos Metodológicos de Pesquisa em Inteligência Artificial, com destaque para a área de Aprendizado de Máquina por meio da incorporação estratégica da Experiência do Usuário e do Designs de Interface.

Marlon Marques Soudre

docente IFB - Campus Taguatinga

Engenheiro Mecatrônico pela Universidade de Brasília (UnB) , Mestrando e Doutorado pelo Programa de Pós Graduação em Sistemas Mecatrônicos (UnB). Trabalhou na empresa Z Tecnologia antes de ingressar como professor efetivo do Instituto Federal de Brasília - Campus Taguatinga. Seus interesses de pesquisa são: sistemas embarcados, aprendizado de máquina e identificação de sistemas.

Marcos Paulo Konzen

docente IFFar - Campus Alegrete

Atualmente é Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilha - Campus Alegrete, atuando nos cursos Técnico em Informática Integrado ao Ensino Médio e no curso Superior de Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Foi professor dos Cursos de Administração, Educação Física e Sistemas de Informação da Faculdade Metodista de Santa Maria (FAMES), foi coordenador do Curso de Sistemas de Informação da Faculdade Metodista de Santa Maria (FAMES) e foi coordenador do curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas do IFFAR - Campus Alegrete. Atua a mais de 20 anos na área de Informática, com ênfase em Sistemas de Informação, Redes de Computadores e Hardware. É profissional certificado em Redes Microsoft. Instrutor Cisco CCNA R&S. Bacharel em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista de Santa Maria (FAMES) em 2009. Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) em 2013, com ênfase em TI e Segurança da Informação. Licenciado pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) em 2014. Avaliador Institucional do Sinaes (BASis) desde 2018. De 2019 a 2021 atuou na Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação do IFFAR como coordenador do Núcleo de Inovação e Transferência de Tecnologia - NIT. Doutorando no Programa de Pós-Graduação em Computação da UFPEL, com pesquisas na área de Sistemas Embarcados.

Alexandre Cassimiro Andreani

docente IFRO - campus Ariquemes

Cientista da Computação com interesse por pesquisa em sistemas dinâmicos, análise de séries temporais, aprendizagem de máquina, processamento de linguagem natural. Experiência profissional em sistemas embarcados automotivos.

Graziany Thiago Fonseca

docente IFSudesteMG - Campus Avançado Bom Sucesso

Mestre em Ciências pela Universidade Federal de Uberlândia - UFU (2008) e Bacharel (2006) em Sistemas de Informação pela PUC MINAS. Professor adjunto do Instituto Federal do Triangulo Mineiro. Atuou mais de 10 anos como Analista e Programador de Sistemas e Professor universitário a mais de 5 anos. Pesquisador e orientador de Iniciação Cientifica com bolsas financiadas pela FAPEMIG e CNPQ, Participou de diversas bancas de avaliação de professores, defesas de TCC e avaliações institucionais do MEC. Tem experiência em atividades de ensino, pesquisa e extensão no âmbito Técnico, da Graduação e Pós-Graduação Stricto Sensu e Lato Sensu. Foi Diretor de Ensino e hoje exerce o cargo de Coordenador do curso Analise e Desenvolvimento de sistemas e Curso Técnico em Informática.

Ricardo Sérgio Prado

docente IFMG - Campus Ouro Preto

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (1983), graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2003) , mestrado em Pós-graduação Em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (1991) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela UFMG (2013) com período de doutorado sanduíche na McGill University, Montreal Canadá (2012). Atualmente é professor do Instituto Federal de Minas Gerais - Campus Ouro Preto. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Engenharia Eletrônica, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas de Controle, Sistemas Embarcados, Linguagens de Programação Orientada a Objetos, Otimização, Inteligência Computacional, Algoritmos Genéticos e Computação Evolucionária.

Taline Carvalho Martins

docente IFGoiano - Campus Rio Verde

Aluna do Programa de Pós Graduação em Ciências Agrárias do Instituto Federal Goiano - Campus Rio Verde. Mestre em Engenharia Aplicada e Sustentabilidade. Especialista em Segurança do Trabalho. Graduada em Engenharia Civil. Docente no Instituto Federal Goiano - Campus Rio Verde.