LN
Luís Eduardo Sales Do Nascimento
Mestrando em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de São José dos Campos (SP), com foco em: aprendizado de máquina, clima espacial, choques interplanetários e análise de dados.
Resultados para “'aprendizado'”
VG
Vanessa De Oliveira Gil
Licenciada em Física, mestre em Modelagem Computacional e doutora em Física com ênfase em Astrofísica. Tenho como áreas de interesse: Programação, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Inteligência Artificial Generativa e Estatística.
EF
Eraldo Luís Rezende Fernandes
professor na Faculdade de Computação da UFMS desde 2014. Possui Doutorado em Informática pela PUC-Rio (2012) com tese em indução de atributos para processamento de linguagem natural com aprendizado de máquina. Realizou estágio de doutorado na Yahoo! Research Barcelona (2010/11) em aprendizado a partir de dados parcialmente anotados. De 2005 a 2013 foi professor do Instituto Federal de Goiás (IFG), onde fundou o grupo de pesquisa AutoLab. Participou do desenvolvimento do projeto pedagógico do curso Técnico em Informática e da reestruturação do projeto pedagógico do curso Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. De 2005 a 2013, participou da organização da Semana da Computação do IFG. Tem experiência nas áreas de análise e projeto de algoritmos, aprendizado de máquina, aprendizado de estruturas, aprendizado de representações, extração de informação e otimização combinatória. Em 2012, fez parte da primeira equipe sul-americana a sagrar-se campeã da principal competição internacional da área de linguística computacional, a CoNLL Shared Task, organizada pela Association for Computational Linguistics e que tratou de resolução de correferência em dados multilíngue (árabe, chinês e inglês).
BA
Brenno De Mello Alencar
Brenno de Mello é doutor pelo Programa de Doutorado em Ciência da Computação da Universidade Federal da Bahia (PGCOMP-UFBA), participante do grupo de pesquisa LABIA e WISER, pesquisando principalmente os seguintes temas: Internet das Coisas, Mineração de Fluxo de Dados, Fog Computing, Redes Neurais, Concept Drift e Aprendizado Contínuo Online. Mello possui mestrado em Ciência da Computação pela UFBA (2020) e graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal da Bahia (2016). Professor da carreira EBTT no IFBA desde 2024, ministrando disciplinas de Algoritmos e Linguagens de Programação. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando como Analista de Sistemas.
AA
Alexandre Augusto Alberto Moreira De Abreu
Atualmente, é professor do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) e doutorando em Pesquisa Operacional ITA/UNIFESP. Possui mestrado e graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras e Especialização em Docência para a Educação Profissional pelo Instituto Federal de Santa Catarina. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Pesquisa Operacional, com ênfase em Otimização e Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização, heurísticas, metaheurísticas, inteligência artificial, aprendizado de máquina, linguagens de programação, sistemas web, banco de dados, segurança da informação e interação humano-computador.
CA
Carlos Eduardo Santana Azevedo
Carlos Eduardo Santana Azevedo é Técnico em Tecnologia da Informação no Instituto Federal de Rondônia (IFRO), campus Jaru. Possui Mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF) (2024), especialização em Redes de Computadores pela Escola Superior Aberta do Brasil (ESAB) (2016) e graduação em Direito pela Universidade Luterana do Brasil (ULBRA) (2010). Atua nas áreas de Tecnologia da Informação e Administração Pública. Tem experiência como Coordenador de Educação a Distância, Diretor de Planejamento e Administração (substituto) e Coordenador Adjunto do PRONATEC no IFRO, campus Jaru. Desenvolve pesquisas na área de evasão escolar utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Possui experiência na área de suporte técnico em informática e atuou como Secretário Adjunto de Planejamento na Prefeitura de Jaru. Tem interesse em temas como Gerenciamento de Redes, Segurança de Redes, Virtualização de Servidores, Cibersegurança, Cloud Computing e Data Science.
AN
Ajalmar Rêgo Da Rocha Neto
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.
GF
Gilvan Luiz Borba Filho
Doutor em Educação em Ciências: Química da Vida e Saúde pela UFRGS com o tema "Desenvolvimento e validação de equipamentos para subsidiar a descoberta científica em neurociências", graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2007). Coordenador do Curso Técnico em Manutenção e Suporte em Informática do IFRN Campus Ceará-Mirim (2017), Professor e atual coordenador do Curso Técnico de Equipamentos Biomédicos do IFRN (2016-até o momento).Professor substituto do Dep. de Engenharia Biomédica da UFRN, área de Instrumentação Biomédica/Instrumentação Eletrônica Biomédica nos semestres de 2015.1 e 2015.2. Atuou no Instituto Internacional de Neurociências de Natal-Edmond e Lily Safra, de 2007 a 2009 como aluno/bolsista e de 2009 a 2010 e como técnico na área de Engenharia Biomédica, com ênfase no projeto e desenvolvimento de equipamentos para neurociências focados em memória/aprendizado, aquisição de sinais eletrofisiológicos e projeto de sistemas embarcados.
AR
Alex Sandro Da Cunha Rêgo
Professor do Instituto Federal de Ciência, Educação e Tecnologia da Paraíba (IFPB), campus João Pessoa. Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande, UFCG (2016). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, (2004). Graduado em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de João Pessoa - UNIPE (2001). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Treinamento em dados desbalanceados, Ciência de Dados, Processamento de Linguagem Natural, Modelos de Linguagem em Larga Escala (LLM), Análise de Sentimentos e Computação Aplicada à Saúde.
MC
Maurício Archanjo Nunes Coelho
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2007), mestrado em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2010) e doutorado em Modelagem Computacional pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2015). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: perceptron multiclasse, planejamento de caminhos, predição de dados estruturados, aprendizado de máquina e planejamento com máxima margem. Atualmente é Professor Efetivo do Departamento de Ciência da Computação do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais - Campus Rio Pomba.
HF
Heyde Francielle Do Carmo França
Professora do Instituto Federal Goiano (IF Goiano) Campus Rio Verde, atuando nos cursos Técnico Integrado em Inteligência Artificial, Bacharelado em Ciência da Computação e na pós-graduação em ciências agrárias. Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG), na linha de pesquisa em Inteligência Artificial. Atuou como docente na UFG, PUC Goiás e Faculdade Delta. Coordena o Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada (LIAA) e desenvolve pesquisas nas áreas de Inteligência Artificial, Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, com aplicações em agricultura de precisão, identificação de abelhas e pragas, saúde, biodiversidade e educação. Tem experiência em Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, Visão Computacional, Engenharia de Software, Sistemas Operacionais e Desenvolvimento de Sistemas.
AR
Adriana Mesquita Rigueira
Possui Graduação em Letras-Licenciatura em Português e Inglês e respectivas literaturas pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio); Graduação em Ciências da Linguagem pela Universidade de Paris 3 - Sorbonne Nouvelle; Especialização e Mestrado em Linguística Aplicada ao Ensino e Aprendizado de Inglês como Língua Estrangeira pela Universidade Federal Fluminense; Doutorado em Estudos da Linguagem pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio); Especialização em Ensino de Português para Estrangeiros pela Universidade Federal Fluminense. É professora de Língua Inglesa no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ), atuando no Ensino-Médio Técnico e na Pós-graduação Lato Sensu Interdisciplinar em Ensino de Línguas. Foi Assessora de Relações Internacionais do IFRJ de 2014 a 2018 e Coordenadora do Programa Idiomas sem Fronteiras- Inglês durante o mesmo período. É integrante do Grupo de Estudos Multiliteracias na Educação profissional e Tecnológica.
RG
Ramon Paes Guimarães
Doutor em Arquitetura e Urbanismo, Mestre em Engenharia Civil, Arquiteto e Urbanista e Técnico em Edificações. Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do IFMG - Santa Luzia. Experiência como arquiteto de edificações residenciais e escolares, fiscal de obras e contratos de obras públicas. Interesses e atuações nos seguintes assuntos: ensino-aprendizado; raciocínio construtivo; criatividade; tecnologia das construções; representação gráfica; modelagem CAD e BIM; comportamento térmico de ambientes.
DL
Diego Canizio Lopes
Doutor em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF), com estágio de doutorado sanduíche no Laboratoire d'Informatique de Paris 6 da Sorbonne Université (LIP6), França. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Acre (UFAC). Especialista em Infraestrutura para Internet pela Universidade Federal do Acre (UFAC) e em Gestão de Tecnologia da Informação pela Anhanguera/LFG. Graduado em Redes de Computadores pela Faculdade Barão do Rio Branco. É professor da carreira de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) do Instituto Federal do Acre (IFAC). Desenvolve pesquisas na área de Ciência da Computação, com ênfase em inteligência artificial aplicada a redes de computadores, especialmente no emprego de aprendizado por reforço para escalonamento adaptativo de recursos em redes móveis 5G e futuras redes 6G. Seus interesses de pesquisa incluem gerenciamento de recursos de rádio, otimização de redes, qualidade de serviço (QoS), qualidade de experiência (QoE) e aplicações de inteligência artificial em sistemas de comunicação. É autor de publicações em periódicos e conferências científicas nacionais e internacionais.
RG
Rodrigo Farias Gama
Minha formação acadêmica se constitui em Matemática Licenciatura, obtido na UNICRUZ (Universidade de Cruz Alta), em janeiro de 2008. Anteriormente a este, durante três anos, cursei Ciência da Computação na mesma instituição de ensino, e apesar de não concluído, deu-me embasamento para uma série de projetos ligados a informática, sendo de maior destaque, a elaboração de um ambiente virtual (Blog) para estimular o interesse dos alunos pela matemática, situado no endereço (http://www.espacomatematica.com/).Minha experiência profissional iniciou-se em maio de 2008, no Colégio Franciscano Santíssima Trindade, da rede SCALIFRA-ZN, em Cruz Alta, onde atuei até 2013. Além do ensino da matemática, fui responsável pelas atividades no laboratório de informática com os alunos do quarto ano do ensino fundamental. Lecionei também, matemática e física para o ensino médio na rede pública estadual, na Escola Margarida Pardelhas em Cruz Alta, desde agosto de 2010 até dezembro de 2013.Atualmente, atuo com Matemática no ensino médio integrado, e em disciplinas específicas de Matemática em cursos de Graduação no IFRS - Campus Ibirubá, onde já atuei na coordenação do Curso de Matemática. Atualmente, atuo também como coordenador do Núcleo de Educação à Distância do campus Ibirubá do IFRS.Buscando inovar nas aulas, desenvolvo uma proposta de ensino que estimula o interesse dos alunos pelo aprendizado, utilizando os recursos multimídia disponíveis, como laboratórios de informática, salas de vídeo, projetor multimídia, entre outros. Minhas linhas de pesquisa são Uso de mídias digitais e jogos digitais no auxílio do aprendizado. Como trabalho mais atual, destaco o Projeto Matemática Pop, que consiste no uso de várias ferramentas de redes sociais para produção de conteúdo online: Youtube e Instagram. Mantenho um canal no Youtube chamado Matemática Pop, com resolução de questões e dicas de recursos digitais para professores, disponível em www.bit.ly/matematicapop.
LT
Lídia Bononi Paiva Tomaz
Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia, Minas Gerais, Brasil. Tenho experiência como Analista de Sistemas com foco principal na plataforma Java e aplicação de conceitos de UX/UI Designer. Sou entusiasta e desenvolvedora nas tecnologias Python e NodeJS. Atualmente sou professora com dedicação exclusiva no Instituto Federal do Triângulo Mineiro. Realizo pesquisa científica na área de Inteligência Artificial, em que os temas de interesse são: Aprendizado de Máquina, Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões e Teoria de Jogos. Além disso, tenho pesquisas relacionadas a temáticas que envolvem Computação Gráfica, Informática na Educação e Inclusão de Meninas em carreiras STEM. Em relação à inovação, além de projetos tenho experiência na organização de eventos como Hackathons. Atualmente atuo como Diretora de Tecnologia da Informação e Comunicação no Instituto Federal do Triângulo Mineiro.