Resultados para “'algoritmo de recomendação'”

Fábio Augusto Procópio De Paiva

Doutor (2016) e mestre (2007) em Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Bacharel (1999) em Sistemas de Informação, Universidade Potiguar (UnP). Professor do Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN), atuando nos cursos técnicos e superiores da área de Sistemas de Informação. As áreas de interesse incluem: Metaheurísticas bioinspiradas, sistemas de recomendação, aprendizagem de máquina, internet das coisas e propriedade intelectual.

Felipe Barbosa Araújo Ramos

Graduado (2011), Mestre (2014) e Doutor (2019) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Atualmente, é Professor Efetivo de Informática do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), atuando nas áreas de ensino, pesquisa e desenvolvimento tecnológico. É membro do ISE Group (Intelligent Software Engineering), vinculado ao VIRTUS/UFCG, com atuação em Engenharia de Software Inteligente. Sua experiência de pesquisa concentra-se em Engenharia de Software, Sistemas de Recomendação, Engenharia de Requisitos e Desenvolvimento Ágil de Software, abrangendo também pesquisas em Inteligência Artificial, Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e IA Generativa. Desenvolve projetos relacionados a sistemas inteligentes, recomendação, gestão e desenvolvimento de software, jogos educacionais e soluções computacionais voltadas à acessibilidade e inclusão.

Danilo Reis De Vasconcelos

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.

Flávio Margarito Martins De Barros

Doutor em Estatística pelo Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs UFSCar/USP) e Professor (EBTT) do IFSP - Campus Hortolândia. Também é Bacharel em Estatística pelo IMECC - UNICAMP e Bacharel/Licenciado em Física pelo IFGW - UNICAMP. Desenvolve pesquisas em Psicometria e Estatística Computacional, com ênfase em modelos de diagnóstico cognitivo, modelos de variáveis latentes e métodos escaláveis de inferência para problemas de alta dimensão. Seus trabalhos recentes investigam inferência variacional, autoencoders variacionais (VAE), inferência variacional de caixa-preta (BBVI), diferenciação automática e métodos de otimização aplicados à estimação de modelos psicométricos. Possui forte atuação em computação estatística e científica, com experiência em R, Python e Julia, além de interesse no desenvolvimento de software científico de código aberto. Tem também experiência em mineração de dados, aprendizado de máquina e sistemas de recomendação, mantendo atuação no ensino de Estatística, Matemática, Programação e Física.

Ana Carla Arruda De Holanda

Doutora em Ciência da Computação pela UFPE. Possui Mestrado em Ciências pela UFRRJ. Graduada em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Acre. Docente do Instituto Federal do Acre - IFAC e atualmente exercendo as atividades no Instituto Federal do Paraná - IFPR (Campus Foz do Iguaçu). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Gerenciamento de Projetos, atuando em cursos técnicos, integrados e superiores. Além de participar de cursos de especialização da Universidade Federal do Acre (UFAC) como docente. Tem interesse na área de EaD, Sistemas de Recomendação e MOOCs.

Genildo Nascimento Dos Santos

Mestre em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Alagoas, possui pós-graduação em Tecnologia da Informação e graduação em Ciência da Computação. Atualmente é professor do Instituto Federal Catarinense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em computação evolutiva e tecnologias para Web, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistema de Apoio a Decisão e Algoritmo Genético.

Michele Alda Rosso Guizzo

Doutora pelo programa de Pós-Graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2021). Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade do Sul de Santa Catarina (1999) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004). Professora efetiva dos cursos técnicos e superiores do Instituto Federal de Santa Catarina Câmpus Criciúma (IFSC). Pesquisadora do Núcleo de Tecnologia Digital Aplicada à Educação (NUTED) sob a orientação e coordenação da Profa. Dra. Patricia Alejandra Behar. Desenvolve pesquisas sobre Modelos Pedagógicos para EaD, Sistemas de Recomendação Educacionais e Tecnologias Educacionais. Atuou na coordenação de projetos para o desenvolvimento e implantação de sistemas ERP, catálogo eletrônico, Intranet e Extranet.

Crícia Zilda Felício

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2002) e Mestrado em Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2008) e Doutorado pela pela Universidade Federal de Uberlândia (2017). Atualmente é professora do Instituto Federal do Triângulo Mineiro(IFTM) em Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, mestrado na área de Banco de Dados - Mineração de Dados e doutorado na área de Banco de Dados - Sistemas de Recomendação.

Roney Das Merces Cerqueira

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.

Rogério Xavier De Azambuja

Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Sistemas de Recomendação, Inteligência Artificial, Estruturas de Dados e Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: desenvolvimento de softwares para a Web e Mobile utilizando UML e orientação a objetos. Possui doutorado em Ciência e Tecnologia Web pela associação UTAD - Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Vila Real - Portugal/UAb - Universidade Aberta, Lisboa - Portugal (2024), mestrado em Ciência da Computação pela UFSC-Universidade Federal de Santa Catarina (2002), graduação no curso de bacharelado em Informática pela UNIJUÍ-Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (2000), graduação no curso de Formação de Professores equivalente à Licenciatura Plena em Informática pelo IFRS-Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Rio Grande do Sul (2014). Foi aluno especial do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação na UFRGS-Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Atuou como professor e coordenador do curso de graduação em Sistemas de Informação na ULBRA-Universidade Luterana do Brasil-Campus Santa Maria/RS (2002-2010) e atua como professor EBTT-Ensino Básico, Técnico e Tecnológico desde 2010 e como diretor de Ensino (2013-2015) no IFRS-Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Rio Grande do Sul-Campus Farroupilha/RS.

Rafael Ferreira De Almeida

Marcos Paulo José De Melo Silva

Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Alagoas (2009-2013), com trabalho de conclusão de curso intitulado Otimização de Percurso de Sistema de Transporte Público Utilizando Algoritmo de Colônia de Formigas. Durante a graduação, foi bolsista de Iniciação Científica (PIBIT), atuando nos projetos Desenvolvimento de identificaçã...

Cleon Xavier Pereira Júnior

Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual de Goiás (2012), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2015) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2021). Atualmente é professor do Instituto Federal Goiano. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Informática na educação.

Lynwood Livi De Souza

Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - Campus Uruaçu, como professor de Informática - Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Doutor em Ciências Mecânicas pela UnB com o título ''Análise da pressão plantar da marcha em autista, por dinâmica simbólica otimizada por algoritmo genético''. Mestre em Ciências Mecânicas pela UnB (Universidade de Brasília) com o título: Caracterização e identificação de sinais epileptiformes em sinais de eletroencefalografia. Graduado em Sistemas de Informação. Principais áreas de atuação: Análise de Sinais, Dinâmica Simbólica, Redes Neurais, Algoritmos Genéticos, Análise e Desenvolvimento de sistemas e Desenvolvimento Web.

Marlon Pereira Farias

Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Ceuma (2009). Atualmente é professor ebtt do Instituto Federal do Maranhão. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: recomendação de informação, testes de software, qualidade de software, análise de...

Tiago Teixeira Da Silva

Profissional de Tecnologia e Gestão. Experiência como Professor de Informática e Gestão em cursos de Engenharia Civil (Algoritmo e Estrutura de Dados); Administração de Empresas (Gestão de Sistemas de Informação; Informática Aplicada); Geografia (Tecnologias Aplicadas na Educação); entre outros. Mestre em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecim...