Resultados para “'deep mearning'”

Andre Luis Dias

docente IFSP - Campus Sertãozinho

Professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), atualmente é Diretor Adjunto de Pesquisa e Inovação do Campus Sertãozinho. Pesquisador nas áreas de Diagnóstico inteligente de falhas em sistemas dinâmicos, Redes de comunicação industrial, e Produção de Recursos Educacionais para EPT. Líder do Grupo de Pesquisa Automação Inteligente de Sistemas Dinâmicos. Doutor (2019) e mestre (2014) em Engenharia Elétrica na área de Concentração de Sistemas Dinâmicos pela Universidade de São Paulo (USP), graduação em Engenharia Mecatrônica (2007) pela Universidade de São Paulo (USP). Atuou como engenheiro na empresa Siemens Ltda nas divisões de automação de processos e acionamentos, fábrica digital e gerenciamento de energia (2007-2016). https://orcid.org/0000-0001-7910-562X SOCPUS ID 57210434222

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.

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.

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.

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.

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).

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.

Cleber Schroeder Fonseca

docente IFRS - Campus Rio Grande

Cleber Schroeder Fonseca é Mestre em Computação Aplicada pela UNISINOS (2021), com a dissertação ''Avaliação do Conhecimento do Estudante em Sistemas Tutores Inteligentes Baseados em Passos'', utilizando técnicas de Deep Knowledge Tracing. Possui especialização em Aplicações para a WEB pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG, 2012) e graduação em Tecnologia em Sistemas de Internet pela Anhanguera Educacional (2010). Além disso, possui formação técnica em Telecomunicações. Atualmente, é Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul-rio-grandense (IFSUL), Campus Pelotas, com regime de Dedicação Exclusiva. Anteriormente, atuou no Campus Rio Grande do IFRS e no Campus Charqueadas do IFSUL, onde também exerceu o cargo de Coordenador do Curso Técnico Integrado em Informática. Sua experiência profissional e acadêmica concentra-se na Ciência da Computação, com ênfase em:- Sistemas para Internet: Desenvolvimento de aplicações web utilizando PHP, Python (Django), Java e bancos de dados como PostgreSQL e MySQL. - Inteligência Artificial na Educação: Foco em Sistemas Tutores Inteligentes e modelagem de aluno. - Gestão e Ensino: Desenvolvimento de ferramentas para ensino de programação e sistemas de gestão de pessoas. Como pesquisador e extensionista, coordenou e participou de projetos voltados à visualização de dados em gráficos interativos e competições de programação como o ''CharCode''. Atua também na orientação de trabalhos de conclusão de curso e em bancas examinadoras na área de desenvolvimento de sistemas e IA.

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.

Márlon Henrique Dos Santos Teixeira

docente IFC - Campus Araquari

Possui graduação, mestrado e doutorado em Filosofia. Foi pesquisador visitante na Universidade da Califórnia em San Diego, onde atuou junto aos departamentos de Filosofia, Ciências Cognitivas e ao Centro de Teoria de Informação e Aplicações (ITA - UCSD). Atuou também como pesquisador de pós-doutorado e professor colaborador junto ao Departamento de Engenharia e Gestão de Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina, onde dedicou-se ao estudo da econavegação de pessoas cegas congênitas. Foi pesquisador junto ao NeuroLAB e ao Grupo de Estudos em Aprendizagem de Máquinas (GEAM), ambos na Universidade Federal de Santa Catarina. Atualmente é pesquisador e membro fundador da Startup de inteligência Deep Ambiente. Atua principalmente do desenvolvimento de softwares usando Deep Learning e Teoria da Informação. Programa em Python.

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 ...

Valdir Carvalho De Santana Filho

docente IFRN - Campus Apodi

Possui curso técnico em Redes de Computadores pela UNIBRATEC. Graduação em Sistema de Informação pela Faculdade Santa Maria de Recife (2013). Especializado em Segurança de Redes e Sistemas pela Faculdade Santa Maria (2014). Mestrando em Informática Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco na área de avaliação de desempenho e dependabilidade de sistemas. Atualmente é professor de informática no Instituto Federal do Rio Grande do Norte.

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.

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