Resultados para “'grammatical artificial language'”

Suelen Mapa De Paula

docente IFMG - Campus Ouro Branco

Suelen Mapa de Paula é doutora em Engenharia de Computação pela Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação da UNICAMP, tendo sido orientada pelo professor Dr. Ricardo Ribeiro Gudwin. Ela é Bacharel em Sistema de Informação e obteve seu título de Mestre em Modelagem Matemática e Computacional pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais em 2009. Atualmente é professora de ensino técnico e tecnológico do Instituto Federal Minas Gerais. Seu trabalho de pesquisa pertence à área de Inteligência Artificial, tendo como ênfase a Modelagem de Sistemas Bio-Inspirados (Cognição e Vida Artificial) Sistemas Inteligentes, Arquiteturas Cognitivas e Linguagem Computacional.

Fernando De Almeida Freitas

docente IFSP - Campus Campinas

Fernando de Almeida Freitas possui graduação em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Itajubá (Unifei), mestre e doutorando no Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação (PPGSI) pela Universidade de São Paulo (USP) com pesquisa em Ciência da Computação, com ênfase em Processamento de Imagens e Inteligência Artificial com aplicação aos estudos das Línguas de Sinais. Sócio e CTO da MOVA, marketplace para empréstimos entre pessoas e empresas. Atualmente é doutorando desenvolve pesquisas na área de Inteligência Artificial aplicada na área de Língua de Sinais e Tecnologias Assistivas, além de ser prof. do Instituto Federal de São Paulo (IFSP), campus Campinas/SP na área de Libras e Indústria.

Jonnathan Dos Santos Carvalho

docente IFF - Campus Itaperuna

Jonnathan Carvalho é Doutor em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF), com período de estágio na Universidade de Newcastle (UK). É professor do Instituto Federal Fluminense (IFF) e professor permanente do Programa de Mestrado em Sistemas Aplicados à Engenharia e Gestão (SAEG/IFF). Atua como pesquisador colaborador no grupo MeLLL-UFF (Machine and Language Learning Lab), do Instituto de Computação da UFF (IC/UFF), com foco em Inteligência Artificial (IA) e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Integra o LEIA-EPT (Laboratório de Estudos e Aplicações da IA na Educação Profissional e Tecnológica e no Trabalho), onde coordena projetos voltados ao uso responsável de IA generativa e de modelos de linguagem aplicados à educação. Atualmente, é membro do INCT em Inteligência Artificial Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (TILD-IAR) e participa de projetos envolvendo a especialização de modelos generativos para apoio à perícia criminal e gestão da cadeia de custódia, análise inteligente de documentos financeiros e recomendação de investimentos no mercado financeiro brasileiro. Seus interesses de pesquisa incluem desenvolvimento de soluções com IA e PLN, IA generativa, machine learning e deep learning, análise de sentimentos, aprendizado por transferência, IA social e aplicações de IA na educação e no setor público.

Marcelo Mendonça Dos Santos

docente

Graduado em Engenharia da Computação - Faculdade de Ciência e Tecnologia Área 1 (2010), mestre (2014) e doutor (2023) em Mecatrônica pela UFBA, atualmente é professor efetivo dos cursos de Engenharia Elétrica e Técnico em Eletrônica no IFBA - Campus Vitória da Conquista. Membro do Laboratório de Visão Computacional - Ivision Lab - UFBA, onde desenvolve projetos de pesquisa envolvendo aprendizado de máquina e algoritmos de inteligência artificial.

Heyde Francielle Do Carmo França

docente IFGoiano - Campus Rio Verde

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.

Fernanda Forbici

tecnico IFC - Campus Araquari

Mestre em Engenharia do Conhecimento (2024) pela Universidade Federal de Santa Catrina (UFSC). Especialista em Sistemas de Aquisição e Descoberta de Conhecimento em Business Intelligence (2007) pela Universidade do Contestado (UNC), Pós-Graduada em Gerenciamento de Projetos pela Faculdade de Tecnologia Senac Chapecó (2015). Graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário UNIFACVEST (2004). Servidora pública na UDESC/CAV, atuando como Analista de Sistemas. Experiência como docente na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, Inteligência Artificial, Estrutura de Dados, Engenharia de Software e Computação Forense. Interesse nas áreas de Gestão do Conhecimento, Data Science, Big Data e Machine Learning.

Mayara Tsuchida Zanfra

docente IFSC - Câmpus Florianópolis-Continente

Possui graduação em Letras e Literaturas de Língua Inglesa pela Universidade Federal de Santa Catarina (2007), mestrado em Letras Inglês e Literatura Correspondente (2013) e é Doutoranda em Letras Inglês pela mesma instituição. Foi bolsista Fulbright no programa FLTA (Foreign Language Teaching Assistant) de 2013 a 2014. Atualmente é professora do Instituto Federal de Santa Catarina no Campus Florianópolis-Continente, atuando principalmente nos seguintes temas: educação, educação inclusiva, neurodiversidade, linguística aplicada, pronúncia do inglês, transferência da L1 e ensino de inglês como língua adicional.

André Luiz França Batista

docente IFTM - Campus Ituiutaba

Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Triângulo Mineiro (IFTM). Doutor em Educação Científica e Tecnológica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2017). Mestre em Engenharia de Sistemas pela Universidade Federal de Lavras (2009). Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (2007). Atuou como pesquisador visitante (Programa BEX/CAPES processo número 6369/2015-04) na University of the West of Scotland (UWS, 2015-2016). Atuou como professor visitante (Programa CAPES/BUFFALO processo número 219298/2025-01) na University at Buffalo, NY (UB, 2026). Desenvolve pesquisas sobre ensino e aprendizagem de Computação, com ênfase nas relações entre Inteligência Artificial e educação, incluindo os impactos da Inteligência Artificial generativa no ensino e na aprendizagem de programação. Possui também interesse em Ciência de Dados, desenvolvimento de sistemas e aplicações de Inteligência Artificial e IoT para inovação no agronegócio. Áreas de interesse principais: Educação em Computação; Educação Científica e Tecnológica; Ciência de Dados; Inteligência Artificial; Desenvolvimento Web; Inovação no agronegócio.

Karine De Oliveira Fonseca

tecnico IFRS - Reitoria

Mestre em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande - FURG. Especialista em Desenvolvimento de Aplicações para Dispositivos Móveis (Unisinos) e possui graduação em Engenharia de Computação - FURG. Tem experiência nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência e Análise de Dados. Servidora Pública no Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul - IFRS, atuou na Diretoria de Licitações e Contratos, como Coordenadora de Ingresso na Diretoria de Gestão de Pessoas e hoje atua na Coordenadoria de Educação a Distância - CEaD/IFRS.

Sabrine Amaral Martins

docente IFFar - Campus São Borja

Docente 40h/DE do Instituto Federal Farroupilha, no campus São Borja, onde atua como professora de língua portuguesa, literatura e língua inglesa no ensino médio, superior e pós graduação. Possui projetos de ensino, pesquisa e extensão. Também possui Pós-doutorado em Letras pela Universidade de Santa Cruz do Sul (UNISC), na linha de Estudos Linguísticos e Cognição. É vice-líder do grupo de pesquisa Linguagem e Cognição e membro da Associação Brasileira de Linguística (ABRALIN), do Society of Scientific Study of Reading (SSSR) e da Rede Brasileira de Letramento em Saúde (REBRALS). Possui Doutorado em Letras, na linha de neuropsicolinguística, pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul e Mestrado em Linguística Aplicada com ênfase na Aquisição, Variação e Ensino pela Universidade Católica de Pelotas. Possui graduação em Letras Português - Inglês pela Universidade Federal do Rio Grande. Tem interesse em: neurociência da leitura, bilinguismo/línguas adicionais, aquisição de linguagem, ensino de línguas, linguagem simples/acessível (plain language) e cognição e envelhecimento.

Vinícius Nunes Barbosa

Outros IFCE - Campus Acopiara

Bacharel em Ciência da Computação pelo Instituto Federal do Ceará Campus Aracati (2020) e Mestre em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Computação (PPgCC) UFERSA/UERN (2022). Atualmente, é professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no IFCE Campus Acopiara, atuando na subárea de Metodologias e Técnicas da Computação. Possui experiência em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento, com ênfase em Inteligência Artificial, desenvolvimento de software, construção de APIs REST e aplicações práticas nas linguagens Python, Java, JavaScript, C e C++. Já desenvolveu soluções para diversos segmentos, incluindo clínicas odontológicas, pet shops, plataformas educacionais (como Academia Enem), entre outros. Atua com foco em inovação tecnológica, desenvolvimento de soluções práticas e aplicação do conhecimento em contextos reais.

Carlos Daniel De Sousa Bezerra

docente IFG - Campus Goiânia

Graduado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás (2016), Mestre em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal de Goiás (2019) e especialista em Inteligência Artificial pela PUC-MG (2020). Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás - Instituto de Informática (2025). Possui experiência em Engenharia Elétrica e Computação Aplicada. As principais área de interesse são: Inteligência artificial (IA), Aprendizado por Reforço em Navegação Autônoma, Robótica Móvel e Sistemas de Controle. Profissionalmente atuou como Consultor (Analista III) de Tecnologia e Inovação (STI) no Instituto Senai de Tecnologia em Automação (SENAI IST Automação) durante o período de 1 ano e 10 meses. Atuou como docente da Faculdade SENAI Ítalo Bologna e Pesquisador/Bolsista do Centro de Inteligência Artificial, atuando em soluções de IA em Empresas Privadas Parceiras. Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG) - Engenharia Elétrica e Telecomunicações, além de ser pesquisador do CERISE-UFG.

Liduina Kenya Fernandes Januário

docente IFRO - campus Ariquemes

Possui graduação em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - Faculdades Associadas de Ariquemes (2004). Atualmente é coord. de curso mediotec tec. seg. trabalho do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Rondônia. , atuando principalmente nos seguintes temas: human learning, nets artificial neural e processes of learning of ann´s.

Nelson Luiz Da Silva Oliveira

docente IFPB - Campus Esperança

Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande - UFCG, instituição onde concluiu a graduação (2008) e especializou-se em Sistemas Elétricos de Potência. Atualmente tem atuado no seguinte tema: Proteção de Sistemas Elétricos de Potência (Coordenação Ótima da Proteção do Sistema de Distribuição de Energia Elétrica Mediante Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial).

Yuri Rafael Grajefe Feitosa

docente IFPR - Campus Astorga

Graduado em Sistemas de Informação pela Universidade Paranaense (2008), MBA em Gestão da Tecnologia da Informação pelo Instituto Paranaense de Ensino (2013), Especialista em Ensino a Distância e as Tecnologias Educacionais pela Unicesumar (2015), Mestre em Informática pela UTFPR (2023) e Doutorando em Ciência da Computação pela UFPR. Professor no IFPR (Instituto Federal do Paraná) com foco em pesquisa na utilização de Inteligência Artificial no ensino introdutório de programação (CS1). Atualmente, é membro do Conselho de Governança de Inovação do Estado do Paraná vinculada a Secretaria da Inovação e Inteligência Artificial (SEIA).

Patricia Teixeira Sampaio

docente IFNMG - Campus Montes Claros

Possui graduação em Engenharia Industrial Elétrica pelo CEFET-MG, especializações em Automação Industrial, Gestão de Projetos e Docência na Educação Profissional e Tecnológica, e mestrado em Engenharia Elétrica pela UFMG, com ênfase em Inteligência Computacional. Atuou por mais de 15 anos na indústria, desenvolvendo projetos de automação, controle, otimização de processos, sistemas de informação industrial e inteligência computacional.Atualmente é Professora do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG), atuando nos cursos técnicos, de graduação e pós-graduação nas áreas de Engenharia Elétrica, Automação Industrial, Inteligência Artificial e Sistemas Fotovoltaicos. Desenvolve atividades de ensino, pesquisa, extensão e gestão acadêmica.Tem experiência nas áreas de Automação Industrial, Controle de Processos, Inteligência Artificial, Inteligência Computacional, Energias Renováveis e Sistemas Fotovoltaicos. Desenvolve pesquisas e orientações voltadas à aplicação de técnicas de inteligência artificial em problemas de engenharia, energia e sustentabilidade. Mãe de Bernardo.