Resultados para “'Support Vector Machine'”

Clayton Ricarte Da Silva

docente IFCE - Campus Tabuleiro Do Norte

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará (1997), graduação em Curso de Licenciatura, Esquema 2, pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (1993), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Paraíba (2003) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (2007). Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Acionamento de Máquinas Elétricas, atuando principalmente nos seguintes temas: six-phase inverter, vector modulation, common-mode voltage, scalar modulation e ;six-phase-machine.

Edson Marcelino Alves

docente IFTM - Campus Avançado Uberaba Parque Tecnológico

Doutor em Ciências (área de Bioenergia) pela Universidade Estadual Paulista ''Júlio de Mesquita Filho'' (UNESP - 2020). Mestre em Química pelo Pela Universidade Federal do Triângulo Mineiro (2023). Licenciatura em Química (2021) pela Universidade de Uberaba (UNIUBE) e graduação em Engenharia Biotecnológica (2016) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - Faculdade de Ciências e Letras de Assis-SP. Fui aluno de intercâmbio, com bolsa CAPES, pelo programa Ciência sem Fronteiras, durante o ano de 2013, junto a Universidade Tecnológica de Munique (Technische Universität München - Alemanha) onde cursei disciplinas da graduação em Tecnologia Cervejeira (Brauwesen und Getränketechnologie). Como docente, atuei nos níveis médio, técnico e superior nas áreas de Química, Engenharia Bioquímica e Bioprocessos. Em 2019 atuei como professor junto a Universidade Estadual Paulista ''Júlio de Mesquita Filho'' (UNESP - Campus de Assis) ministrando as disciplinas de Engenharia Bioquímica e Projetos de Engenharia de Bioprocessos no curso de Engenharia Biotecnológica. De 2022 a janeiro de 2025 fui Professor da Educação Básica, Técnica e Tecnológica do Instituto Federal do Tocantins (IFTO) - Campus Avançado Formoso do Araguaia. Atualmente sou Professor EBTT/Química do Instituto Federal do Triângulo Mineiro - Campus Uberaba Parque Tecnológico. Tenho experiência na área de Química e Bioprocessos, com ênfase em processos fermentativos, atuando principalmente com os seguintes temas: autólise de levedura, fracionamento de leveduras, obtenção de 5'-ribonucleotídeos e 5'-fosfodiesterase.

Márcio Dias De Lima

docente IFG - Campus Goiânia

Doutor em Ciências da Computação (2018), Mestre em Matemática (2011), Especialista em Matemática (2004) e graduado em Matemática (2001) pela Universidade Federal de Goiás. Atualmente, é professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, onde coordena o curso de especialização em Matemática, lidera o grupo de pesquisa em Matemática Aplicada e Álgebra, e integra o NDE do curso de Licenciatura em Matemática. Atua também como pesquisador em um projeto de desenvolvimento de ferramentas para mineração de dados e comunicação inclusiva no agronegócio, em parceria entre o IFG e o MAPA/SDI. Com vasta experiência nas áreas de Matemática Aplicada e Ciência da Computação, participa de diversos projetos de pesquisa focados em mineração de dados, álgebra e análise de investimentos.

Elliezer De Almeida Melo

docente IFGoiano - Campus Morrinhos

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Estadual de Goiás (2009), mestrado e doutorado em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Lavras (2013) e (2019). Tem experiência na área de Recursos Florestais, Engenharia Florestal, com ênfase em modelagem do crescimento e produtividade, dendrometria, inventário, geoprocessamento e manejo de florestas plantadas.

João Paulo Lemos Escola

docente IFSP - Campus Barretos - Sede

Possui graduação em Tecnologia em Informática pela Faculdade de Tecnologia de São José do Rio Preto (2007), mestrado em Ciências com ênfase em Física Aplicada Computacional pelo Instituto de Física de São Carlos/USP (2014), doutorado em Ciências com ênfase em Sistemas Dinâmicos pela Escola de Engenharia de São Carlos/USP (2021) e Pós-doutorado em Processamento de Sinais de Áudio pelo Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista/UNESP (2023). Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (Campus Barretos) em regime de dedicação exclusiva. Atua principalmente na áreas de Processamento de Sinais, Tecnologias de Software Livre e OpenSource, desenvolvimento de software PHP, Java, Kotlin, Python e Android.

Rafael Carlos Bispo

docente IFRO - campus Cacoal

Docente de Geografia do IFSULDEMINAS (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas), campus Inconfidentes. Graduação em Geografia (bacharelado e licenciatura) pela Unesp e Mestrado e Doutorado em Engenharia Agrícola pela Unicamp. Na pesquisa desenvolvo projetos em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento aplicados ao monitoramento agrícola e mudanças no uso e cobertura da Terra. No ensino, tenho ministrado disciplinas de Geografia, Cartografia, Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. Na gestão, tenho experiência como chefe de departamento de pesquisa, pós-graduação e inovação e nas coordenações dos cursos de Graduação em Geografia e Mestrado Profissional em ensino de Geografia (PROFGEO).

Marcos Yuzuru De Oliveira Camada

docente IFC - Campus Ibirama

Possui o grau de Bacharel em Ciência da Computação (2005) e Especialista em Sistemas Distribuídos (2007) pela Universidade Federal da Bahia, Mestre em Engenharia de Automação e Sistemas pela Universidade Federal de Santa Catarina (2009), Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia (2020). Atualmente é professor de Educação Básica, Técnica e Tecnológica (EBTT) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Baiano - Campus Catu desde 2011, onde tem ministrado diversas disciplinas em diferentes modalidades de cursos (superior, subsequente, PROEJA e médio integrado), como também tem orientado e coorientado trabalhos de conclusão de curso e projetos de pesquisa/extensão/inovação. Também atuou como professor EBTT no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Catarinense - Campus Avançado de Ibirama (2011). Tem experiência na área de Ciência da Computação. As principais áreas de pesquisa de interesse atuais são Sistemas Inteligentes com ênfase em Algoritmos de Aprendizado de Máquina e Redes Neurais Profundas, Interação Humano Robô voltada para Tecnologias Assistivas, Pensamento Computacional com ênfase no ensino de Inteligência Artificial e Redes de Sensores Sem Fio com ênfase em protocolos de comunicação.

Bruno Oliveira Lafetá

docente IFMG - Campus São João Evangelista

Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) Campus São João Evangelista, onde atuou como Coordenador de Curso nos níveis técnico, tecnológico e superior. É graduado em Engenharia Florestal e licenciado em Geografia, com especialização em Educação com ênfase no ensino básico. Possui mestrado e doutorado em Ciência Florestal. Mantém aperfeiçoamento profissional contínuo, incluindo a área de Segurança do Trabalho e avanços no processamento de dados. Sua trajetória acadêmica abrange uma ampla variedade de disciplinas, desde o eixo básico (como Geografia, Matemática Básica e Estatística) até o profissionalizante, com destaque para componentes de caráter extensionista, ambiental e das ciências exatas. Possui sólida experiência acadêmica, evidenciada por publicações em diversas áreas, entre as quais se destacam: Arborização Urbana, Estoques de Carbono, Programação em ambiente R, Estatística, Geografia, Geoestatística, Geoprocessamento, Agrometeorologia, Econometria Básica, Amostragem, Mensuração, Modelagem, Mineração de Dados, Ecologia, Química e Física do Solo, Tecnologia e Propriedades da Madeira, Nutrição de Plantas, bem como Estrutura, Dinâmica e Manejo Florestal. Desenvolve ainda projetos de pesquisa com aplicação de técnicas de Inteligência Artificial, incluindo Redes Neurais Artificiais (RNA), Support Vector Machine (SVM) e Random Forest (RF).

Carlos Alexandre Silva Dos Santos

docente IFFar - Campus Alegrete

Pós-Doutor em Reconhecimento de Padrões no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Doutor em Ciência da Computação (2023) pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL). Mestre em Engenharia Elétrica (2017) pela Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), Especialista em Engenharia de Software (2025), Especialista em Engenharia de Redes e Telecomunicações (2025) e Especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning (2025), todas concluídas pela Universidade Norte do Paraná (UNOPAR), Bacharel em Informática (2009) pela Universidade da Região da Campanha (URCAMP), Licenciatura em Formação Pedagógica em Informática (2020) pelo Centro Universitário Leonardo da Vinci (UNIASSELVI), e Técnico em Informática (2003) pelo Instituto Federal Farroupilha (IFFAR). Atualmente é professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal Farroupilha (IFFAR), e Coordenador do Laboratório de Ensino, Pesquisa, Extensão e Produção (LEPEP) em Informática - Lab Quest, do Câmpus Alegrete. Também é Instrutor do Cisco Certified Network Associate (CCNA). Atuou como docente no Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSUL), e no Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC). Foi professor substituto no curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI), e tutor nos cursos de Bacharelado em Engenharia da Computação e Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR). Atuou como Analista de Sistemas na Prefeitura Municipal de São Francisco de Assis-RS no período de 2010 a 2017. Foi Sargento de Informática no Exército Brasileiro no período de 2006 a 2010. Trabalhou com Consultoria e Suporte Técnico de Sistemas na empresa Acesso Informática no período de 2001 a 2004. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Hardware, Redes de Computadores e Aprendizado de Máquina. Atua em projetos de pesquisa que têm por objetivo investigar temas como: Aplicações de Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem, Computer Aided Detection (CAD) e Computer Aided Diagnosis (CADx).

Adriano De Andrade Bresolin

docente IFSC - Câmpus Florianópolis

Professor do Departamento de Eletrotécnica do IFSC - Instituto Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina (Câmpus Florianópolis). Coordena o Grupo de Pesquisa EMOL - Laboratório de Eletromobilidade do IFSC desde 2019. Tem formação técnica na área de Administração. Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade do Estado de Santa Catarina - UDESC (1994). Obteve grau de MESTRE em Automação também pela UDESC em 2003. Doutor em Engenharia Elétrica pela UFRN (2008). Cursou um Estágio de Doutorado no Exterior de 1 ano em Portugal no ano de 2007, na FEUP Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto- PT. Possuí especialização em Educação básica e fundamental. Desde 1998 é professor EBTT (Ensino Básico, Técnico e Tecnológico). Iniciou a carreira na UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Medianeira. Atuou na área de gestão administrativa como Assessor Executivo do Câmpus Medianeira entre 2010 e 2012. Em Junho de 2014 foi redistribuído para o IFSC - Instituto Federal de Santa Catarina - Câmpus Florianópolis. Em 2019 participou de intercâmbio internacional na área de veículos elétricos no IPS - Instituto Politécnico de Setúbal. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Automação, atuando principalmente nos seguintes temas de Pesquisa: Redes Neurais Artificiais, Sistemas Inteligentes, Desenvolvimento de Veículos Elétricos, Banco de Baterias e Íon Lítio e Powertrain elétrico.

Fabiano Papaiz

docente IFRN - Campus Natal - Central

Doutorando em Engenharia Informática - Universidade de Coimbra. Mestrado em Sistemas e Computação pela UFRN (2013). Graduação em Ciências da Computação pela Universidade Metodista de São Paulo (1996). Pesquisador do Núcleo Avançado em Inovação Tecnológica - NAVI / IFRN. Pesquisador do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde - LAIS / HUOL / UFRN. Professor do IFRN (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte) desde 2007.

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.

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

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.

Rodrigo Menezes Sobral Zacaroni

docente IFF - Campus Santo Antônio De Pádua

Professor EBTT efetivo do IFF Campus Santo Antônio de Pádua, Mestre em Engenharia de Sistemas e Automação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) (2021) com foco em aplicação de técnicas de computação evolutiva, Lógica Fuzzy, Machine Learning e Inteligência Artificial. Graduado em Engenharia Elétrica pelo IFMG Campus Formiga (2019). Foi servidor efetivo do IFMG Campus Formiga, atuando como Técnico de Laboratório Área/ Eletrônica e desempenhava cumulativamente a função de Coordenador de Gestão e Prospecção de Projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PDI) do Polo de Inovação IFMG (Credenciado como Unidade Embrapii).