Resultados para “'deep learning'”

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.

Gabriel Jonas Da Silva Duarte

Outros IFCE - Campus Aracati

Mestre em Ciência da Computação, com pesquisa voltada para Geometric Deep Learning e aprendizado profundo topológico. Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE) Campus Aracati, atuando nas áreas de Teoria da Computação e Banco de Dados. Experiência em ensino, pesquisa e desenvolvimento de soluções envolvendo grafos, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Atuou como desenvolvedor e líder técnico em projetos de PD junto a EMBRAPII e a empresa Landis+Gyr, pelo Polo de Inovação do IFCE.

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).

Bernardo Henz

docente IFFar - Campus Alegrete

Atualmente é Professor no Instituto Federal Farroupilha, Campus Alegrete. Possui mestrado e doutorado em Computação pela UFRGS, e graduação em Ciência da Computação pela UFSM. É cofundador da startup de tecnologia Iara Health, que vende serviço de reconhecimento de voz para laudos radiológicos. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens, Fotografia Computacional, Processamento de Sinais, e Deep Learning.

Tony Alexandre Medeiros Da Silva

docente IFGoiano - Campus Ipameri

Graduação: Bacharelado em Ciência da Computação - Centro Universitário do Triângulo (2002).Especialização: Banco de dados - Centro Universitário do Triângulo (2009).Mestrado: Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Uberlândia (2016).Doutorado: Engenharia Biomédica - Universidade de Brasília (2023).Especialização: Formação Pedagógica para Educação Profissional - IF Goiano (2023).Ocupação: Professor do Instituto Federal Goiano - Campus IpameriÁreas de ensino: i) programação (estrutura de dados, laboratório de programação, programação imperativa, busca, pesquisa e ordenação); ii) Banco de Dados; iii) Inteligência Artificial; iv) Processamento Digital de Imagens; e v) Gerência de Projetos.Linhas de pesquisa: i) Processamento Digital de Imagens Médicas; ii) Inteligência Artificial (Machine Learning, Deep Learning e Educação); iii) Visão computacional e iv) Extração de características.

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.

Bernardo Peters Menezes Silva

docente

Possuo graduação e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia, além de graduação em Ciência da Computação pela Universidade Salvador. Durante minha formação em Engenharia Elétrica, atuei em diferentes áreas, como controle e automação, programação, eficiência energética e popularização da ciência e tecnologia. Em 2024, concluí o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia, com a tese From Build-Up to Solid Foundations: Exploring Deep Learning for Classifying Dental Conditions on Panoramic Radiographs. Atualmente, minhas atividades de pesquisa concentram-se em aprendizado de máquina, com ênfase em redes neurais e aprendizado profundo. Minha pesquisa abrange temas como visão computacional e processamento de linguagem natural, especialmente aplicados à geração automática de laudos a partir de radiografias panorâmicas odontológicas. Tenho publicado trabalhos na área de Inteligência Artificial em parceria com profissionais da odontologia, incluindo estudos recentes sobre análise de radiografias panorâmicas e detecção de biofilme dental em imagens digitais.

Manassés Ribeiro

docente IFC - Campus Videira

Manassés Ribeiro é graduado em Sistemas de Informação (UnC, 2003), mestre em Ciências da Computação (UFSC, 2007) e doutor em Ciências na área de Engenharia de Computação (UTFPR, 2018). Atualmente é Professor Titular do Instituto Federal Catarinense (campus Videira). Atua como pesquisador associado do Laboratório de Bioinformática (LABIC) da Universidade Tecnológica do Paraná (UTFPR). É coordenador do grupo de pesquisas em Inteligência Computacional Aplicada e Inovação Tecnológica do IFC. É sócio fundador da Associação Brasileira de Inteligência Computacional (ABRICOM). Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, e Visão Computacional. Seus temas de interesse são: deep learning, machine learning, redes neurais convolucionais, detecção de anomalias, extração e aprendizado de características, processamento de imagens médicas e large language models (LLM)..

João Paulo Queiroz Dos Santos

docente IFRN - Campus Natal - Zona Leste (EaD)

Doutorado em engenharia Elétrica e de Computação pela UFRN. É coordenador do Núcleo Avançado de Inovação Tecnológica (NAVI) do IFRN, e pesquisador do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS) da UFRN. Membro do Corpo Editorial e Revisor da Revista Brasileira de Inovação Tecnológica em Saúde (R-BITS). Tem experiência na área de Inovação Tecnológica em Saúde, Análise de Algoritmos, Aprendizado de Máquina, Complexidade de Computação, Aprendizagem por Reforço e Buscas Reativas e Deep Learning.

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

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

Vanessa Faria De Souza

docente IFRS - Campus Ibirubá

Doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Mestre em Informática pelo Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), na área de Computação Aplicada, e com ênfase em Engenharia de Software. Possui Especialização em Educação Especial Inclusiva, com ênfase em Tecnologias Assistivas pela Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP). É graduada em Sistemas de Informação também pela UENP - Bacharel em Sistemas de Informação e Licenciada em Computação. Também Completou a Licenciatura em Matemática no Programa de Formação Pedagógica, pela UTFPR. Atualmente é docente dedicação exclusiva no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) no Campus Ibirubá. Ministra aulas nos Cursos de Ciência da Computação, Técnico em Informática Integrado do Ensino Médio, Licenciatura em Matemática e Especialização em Ensino de Linguagens e suas Tecnologias. É membro do Grupo de Pesquisa Computação Interdisciplinar Alto Jacuí. Tem interesse nas áreas de Mineração de Dados Educacionais, Learning Analytics, Inteligência Artificial - Machine Learning e Deep Leaning, Sistemas Digitais e Robótica Educacional.

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...

Flávio Rosendo Da Silva Oliveira

docente IFPE - Campus Paulista

Flávio R. S. Oliveira é Doutor e Mestre em Engenharia da Computação (2023.1 e 2009.2) e graduado pela Escola Politécnica de Pernambuco. Nesse momento, é docente no IFPE Campus Paulista. Possui interesse nas áreas de Inteligência Computacional, Sistemas da Informação e Deep Learning. Suas principais contribuições de pesquisa estão na área de Sistema...

Wellington Viana Da Silva

tecnico IFPI - Reitoria

Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Piauí (UFPI), com pesquisas desenvolvidas na área de Visão Computacional e Deep Learning. Graduado em Sistemas de Informação pela Faculdade de Tecnologia do Piauí (FATEPI) em 2012 e Especialista em Engenharia de Software pela Faculdade Estácio/CEUT em 2016. Atualmente, atua como Analista ...

Ewerthon Dyego De Araujo Batista

docente IFPB - Reitoria

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2009), pós-graduação em Engenharia de Sistemas e Redes de Computadores pela ESAB e mestrado em Ciência e Tecnologia em Saúde pela Universidade Estadual da Paraíba (2021). Trabalhou por 11 anos Accenture, empresa multinacional de consultoria. Possui larga experiência em desenvolvimento de software, gestão de projetos e pessoas. Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba.