Resultados para “'Technology Enhanced Learning'”

Jonatas Venancio Teixeira

tecnico IFC - Reitoria

Doutorando em Engenharia Elétrica, pela Universidade do Estado de Santa Catarina. Mestre em Engenharia Elétrica, pela Universidade do Estado de Santa Catarina. Bacharel em Engenharia Elétrica, formado pela Universidade do Estado de Santa Catarina. Estagiei por dois anos na área de projetos de instalações elétricas, industriais, comerciais e residenciais e na área de controle de temperatura aplicado à indústria de transformação de plástico. Trabalhei como docente no Instituto Federal de Santa Catarina e no CEDUP Hermann Hering. Atualmente trabalho como Engenheiro no Instituto Federal Catarinense.

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).

Erberson Evangelista Vieira

tecnico IFPB - Reitoria

Doutorando em Informática na Universidade Federal da Paraíba, Mestre em Tecnologia da Informação pelo Instituto Federal da Paraíba - Campus João Pessoa (2024), possui Especialização em Engenharia de Software pela Estácio de Sá (2016), Licenciatura em Computação pela Universidade Federal da Paraíba (2020), Graduação em Sistemas Para Internet pela Faculdade de Tecnologia da Paraíba - FATEC PB (2014). Atualmente é Técnico em Tecnologia da Informação no Instituto Federal da Paraíba.

Rogerio Pereira Dos Santos

docente IFRO - campus Porto Velho Zona Norte

Analista de Dados na Advocacia Geral da União - AGU. Doutorado em Informática. Mestrado em Computação Aplicada pela Universidade do Vale do Itajaí, UNIVALI. Especialização em Planejamento Educacional e Docência do Ensino Superior, IESUR. Especialização em Desenvolvimento de Aplicações para Internet IESUR. Bacharelado em Sistemas de Informação pelo IESUR. Formação extracurricular em Ciências de Dados pela DATA SCIENCE ACADEMY. Tem experiências na área da Ciência da Computação - desenvolve trabalhos com seguintes tecnologias/temas: Web, Data Analytics com R e Microsoft Azure, Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark, Engenharia de Dados com Hadoop e Spark, Machine Learning, Internet das Coisas, Robótica, Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) e Tecnologias Assistivas. Participa da equipe MULTIDISCIPLINAR na área: INFORMÁTICA, nos Cursos de graduação e pós-graduação de Ensino a Distância, no âmbito do Sistema Universidade Aberta do Brasil #8210; UAB. Meus interesses de pesquisa multidisciplinar incluem compreensão de imagens, inteligência artificial e ciência de dados. https://github.com/rps-ifpr

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).

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

Leonardo Uchôa Silva

Outros IFGoiano - Campus Iporá

Sou graduando em Ciência da Computação pelo Instituto Federal Goiano Campus Iporá, com atuação em iniciação científica e interesse em Inteligência Artificial aplicada à Educação e Learning Analytics. Desenvolvo projetos voltados ao uso de tecnologias baseadas em IA para apoio ao ensino e à melhoria de processos educacionais. Possuo experiência profissional no ensino a pessoas com necessidades específicas e idosos, o que fortaleceu minhas habilidades de empatia, comunicação e responsabilidade social. Tenho fluência em inglês e certificação em japonês nível N3, com capacidade de atuação em contextos acadêmicos e multiculturais.

Cristofe Coelho Lopes Da Rocha

docente IFRR - Campus Boa Vista

PhD candidate in computing at the Cin/UFPE Information Technology Center; Master's degree in Applied Computing from the University of Vale do Rio dos Sinos (2016); Postgraduate student in Artificial Intelligence Deep Learning; Bachelor's degree in System Analysis and Development Technology - Cathedral Higher Education Colleges (2006). Currently a p...

Rogério Tibúrcio Da Silva

docente IFPE - Campus Recife

Curso sobre Estratégias para Transformação de Plataformas Digitais, realizado no MIT (Massachusetts Institute of Technology) via E-learning (2018). Iniciado Doutorado em Ciência da Computação (CIn-UFPE) em 2012, com interrupção em 2014 (créditos concluídos). Mestre em Engenharia da Computação pela UPE (2010), com graduação em Engenharia Elétrica (E...

Matheus Silva Rocha

docente IFCE - Campus Crateús

Professor efetivo do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no IFCE - Campus Crateús (Área: Música/Teclas). Doutorando em Música na UFMG (Linha de Pesquisa: Educação Musical). Mestre em Música / Music Technology pela Georgia Southern University / EUA (Programa Ciência sem Fronteiras, com bolsa integral cedida pela instituição de fomento CAPES). Bacharel em Música com Habilitação em Piano pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Técnico em Música com Habilitação em Piano pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Intercâmbio de 12 meses no Departamento de Música da University of Ottawa, no Canadá (Programa Ciência sem Fronteiras, com bolsa integral cedida pela instituição de fomento CNPq). Recebedor da Láurea Acadêmica (melhor concluinte e/ou média superior a 9.3) nos três cursos: Técnico, Bacharelado, Mestrado. Ex-Diretor Executivo da Arte em Contexto - Gravação de Eventos Artísticos. Interesses: Ensino de História da Música; Música e Tecnologia; Editoração de Partituras; Linguagem e Estruturação Musical; Ensino de Piano e Teclado.

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).

Fernanda Ramos Machado

docente IFSC - Câmpus Florianópolis

possui graduação em Letras-Inglês, habilitação em Licenciatura pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (2006), formação complementar na Universidade de Bristol, na Inglaterra, onde estudou durante um ano acadêmico (2005), mestrado em Letras/Inglês e Literatura Correspondente com área de concentração em Ensino e Aprendizagem de Língua Estrangeira pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (2009) e doutorado em Estudos Linguísticos pela UFSC (2017). Atuou como professora substituta do Departamento de Língua e Literatura Estrangeiras da UFSC (2011-2012) e tutora do curso de Licenciatura em Letras Inglês e Literaturas de Língua Inglesa - modalidade à distância - também da UFSC. Possui experiência na área de lingüística aplicada, atuando principalmente nos seguintes temas: a utilização de tecnologias de informação e comunicação (TIC) para o ensino e aprendizagem de língua estrangeira, inglês como língua franca e desenvolvimento de competência intercultural e construção da identidade de professores de inglês como língua adicional. Atualmente, é professora efetiva de inglês no Instituto Federal de Santa Catarina - IFSC, Câmpus Florianópolis.

Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior

docente IFMG - Campus Ouro Branco

Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior possui formação técnica em Mecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) - Campus Congonhas (2021). É graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP - 2025). Atualmente, cursa o mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) e é Professor Substituto no IFMG - Campus Ouro Branco. Durante a graduação, fez parte do Laboratório de Computação de Sistemas Inteligentes (CSI-Lab), onde trabalhou com a Identificação de Tumores Cerebrais. Atualmente trabalha com Machine Learning aplicado em cima de Eletroencefalograma (EEG). Seus interesses englobam as áreas de Aprendizado de Máquina, Deep Learning e Reconhecimento de Padrões. Além disso, participou da Empresa Júnior Voluta Soluções Digitais, englobando áreas de criação de aplicativos e sites.

Adriano Gomes Da Cruz

docente IFRJ - Campus Rio de Janeiro

Professor associado (D43) no Departamento de Alimentos no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ). Doutorado e Pós-Doutorado em Tecnologia de Alimentos pela Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Coordenador do Laboratório de Processamento de Alimentos e Laboratório de Análise Sensorial, pertencentes do Departamento de Alimentos/IFRJ. Foi Coordenador do Mestrado Profissional de Ciência e Tecnologia de Alimentos do IFRJ (2018-2022) e Coordenador ajunto de Mestrado Profissional em Ciência de Alimentos, CAPES (2018-2022). Cientista do Nosso Estado FAPERJ e Bolsista de Produtividade CNPQ 1C em Ciência de Alimentos. Docente permanente do Programa de Pós Graduação em Ciência e Tecnologia de Alimentos (IFRJ, conceito 5 CAPES), Programa de Pós-Graduação em Higiene Veterinária e Processamento Tecnológico de Alimentos de Origem Animal (UFF, conceito 5 CAPES), orientando alunos de iniciação, científica, especialização, mestrado e doutorado e pós doutorado. Editor Chefe do periódico Food Science and Technology (Campinas) e da revista técnica Alimentos, Ciência, Tecnologia e Meio-Ambiente (IFRJ). Presidente da Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos (SBCTA) no biênio 2022-2024. Figura na lista dos pesquisadores mais citados (Highly Cited Researchers - Clarivate Web of Science (2018,2019,2020, 2021, 2022 e 2023). Em 2024integrou o ranking Updated Science-Wide Author Databases of Standardized Citation Indicators da Universidade de Stanford, iniciativa da Elsevier. Editor do Coleção Lácteos ( 4 volumes na área de Ciência e Tecnologia de Leite e Derivados, Elsevier), Editor Associado do International Journal of Dairy Technology, Journal of Dairy Science, Comprehensive Reviews in Food Science and Safety, Probiotics and Antimicrobial Proteins and Journal of Pure and Applied Microbiology, Colunista do blog Food Safety Brazil (www.foodsafeybrazil). Corpo Editorial do Journal of Food Science, International Journal of Food Science and Technology, LWT-Food Science and Technology, Trends in Food Science and Technology,Critical Reviews in Food Science and Nutrition, Journal of Sensory Studies, Dairy, Ultrasonics Sonochemistry, Foodborne Pathogens and Disease, Dairy, Revista do Instituto de Laticínios Candido Tostes, Revista Técnica da Agroindústria, Mais Leite, e Indústria de Laticínios. Vice- Líder do Subcomitê de Ciência e Tecnologia do de Leite e Derivados do Comitê Brasileiro da Federação Internacional de Laticinios (FIL-IDF). Membro do Corpo Editorial de diversos peridiódicos internacionais em ciência, tecnologia de alimentos, e de revista técnicas como Indústria de Laticinios, Mais Leite e Revista da Agroindústria. Membro da American Dairy Science Association (ADSA) e Institute of Food Technologists (IFT). Suas Linhas de Pesquisa incluem Ciência e Tecnologia do Leite e Derivados, Probióticos, Prebióticos, Simbióticos e Posbióticos, Análise Sensorial de Alimentos e Bebidas (métodos tradicionais e emergentes) e Inteligência artificial aplicada a ciência e tecnologia de alimentos, Gestão da segurança em alimentos (BPF, PPHO, APPCC, Rastreabilidade, Recall, Food Fraud e Food Defense) também constitui temas de grande interesse.

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.