Resultados para “'long short-term memory'”

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)..

Osmar Ferreira Gomes

docente

Doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial (PPMCTI) da UNIVERSIDADE SENAI CIMATEC (Conceito CAPES 7). Mestrado pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial (PPMCTI) do Centro Universitário SENAI CIMATEC (Conceito CAPES 7). Possuo graduação em Licenciatura Plena em Eletricidade pela Universidade do Estado da Bahia - UNEB (1996). Graduação em Psicanálise Clínica pela Sociedade Psicanalítica Ortodoxa do Brasil (2002). Estudou Engenharia Elétrica na Universidade Federal da Bahia (1979). Professor substituto no IFBA no período de 2022 a 2024 onde lecionei as disciplinas Máquinas Elétricas, Eletrotécnica e Eletrônica Básica. Fui Professor do Centro Universitário Dom Pedro II, entre os anos de 2015 e 2020 onde lecionei as disciplinas: Métodos Estatísticos, Análise de Circuitos I, Projetos de Instalações Elétricas e Sinais e Sistemas nos Cursos de Engenharia desta Faculdade. Atuei também, desde 1977 até 2020 como Professor do Curso Técnico de Eletrotécnica da Escola de Engenharia Eletro-Mecânica da Bahia e desde 2000 a 2020 como Professor do Curso de Engenharia de Agrimensura da Escola de Engenharia de Agrimensura da Bahia, onde lecionei as disciplinas: Estatística e Programação de Computadores. Tenho experiência em desenvolvimento de projetos na área de modelagem de dados e de Redes Neurais Profundas especialmente do tipo: redes neurais convolucionais (CNN) e Long Short-Term Memory (LSTM). Sou desenvolvedor de Software Profissional, tendo desenvolvido software para área médica, educacional e Gerenciamento Patrimonial para a área federal de educação. Este software de Gerenciamento Patrimonial ganhou o prêmio de INVENTOR DO ANO 2011 pelo Instituto Federal de Educação da Bahia - IFBA. Lecionei na Universidade Senai CIMATEC no curso de Pós graduação Lato sensu, Data Science Analytics a disciplina Machine Learning - Técnicas de Aprendizado Não Supervisionado.

Thiago Matos Pinto

docente IFRJ - Reitoria

Thiago Matos Pinto é Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ), PhD em Ciência da Computação, com ênfase em Neurociência Computacional, pela University of Hertfordshire, Reino Unido, Mestre em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) e pós-doutor em Neurociência Computacional pela Universidade de São Paulo (USP). Possui MBA Executivo em Gestão de Negócios pelo Ibmec/RJ e graduações em Informática e Tecnologia da Informação pela UERJ e em Psicologia pela Universidade Estácio de Sá. É professor visitante da University of Hertfordshire e, desde 2026, Reitor do IFRJ, para o mandato 20262030. Atua nas áreas de Ciência da Computação, Neurociência Computacional e Engenharia Biomédica, com experiência em modelagem matemática e computacional de sistemas biológicos. Desenvolveu pesquisas sobre plasticidade sináptica, mecanismos de aprendizagem e memória, sinalização intracelular no cerebelo, ativação da proteína quinase dependente de cálcio/calmodulina (CaMKII) e modelagem do potencial elétrico em membranas neuronais. Sua tese de doutorado abordou modelos computacionais de sinalização intracelular e indução de plasticidade sináptica no cerebelo. Entre suas publicações científicas estão trabalhos em periódicos internacionais como Scientific Reports e PLOS ONE. Mantém atuação acadêmica internacional na University of Hertfordshire, nos departamentos de Ciência da Computação e Engenharia, com atividades de ensino e orientação de estudantes de graduação e mestrado, em cursos presenciais e a distância. Sua trajetória acadêmica combina ensino, pesquisa e formação de recursos humanos nas interfaces entre computação, neurociência e engenharia. No Instituto Federal do Rio de Janeiro, desenvolveu também trajetória na gestão da educação pública federal, tendo exercido a função de Diretor de Ensino Médio e Técnico do Campus Nilópolis e, posteriormente, a Direção-Geral do campus, entre 2018 e 2026. Em 2026, assumiu como 5 Reitor do IFRJ, para o mandato 20262030. Sua formação em Psicologia ampliou sua atuação para as interfaces entre neurociência, comportamento humano, tecnologia, educação e saúde mental. Seus campos atuais de interesse incluem Neurociência, Psicologia, Inteligência Artificial, Saúde Mental, Tecnologias Educacionais, Transformação Digital, Gestão Pública e Políticas Públicas de Educação, com especial atenção à educação profissional, científica e tecnológica.

Jahyr Gonçalves Neto

docente IFSP - Campus Votuporanga

Jahyr Gonçalves Neto é Doutor em Telecomunicações e Telemática pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP - 2014), Mestre em Telecomunicações e Telemática pela mesma Universidade (UNICAMP - 2007) e Engenheiro Eletricista com Ênfase em Telecomunicações pela Universidade de Mogi das Cruzes (UMC - 2003). Atualmente é docente efetivo do Instituto Federal de São Paulo - Campus Votuporanga. Participa do grupo de pesquisa do Núcleo de Pesquisa e Ensino em Microfabricação (NUPEM), registrado junto ao CNPq, na área de manufatura aditiva de polímeros. Tem experiência na área de ensino de Engenharia, Automação Industrial, Desenvolvimento de Sistemas Microcontrolados, Sistemas Multimídia, Redes de Comunicações sem fio, e Telecomunicações em geral.

Alexandre Aparecido De Almeida

docente IFSudesteMG - Campus Barbacena

Doutor em Ciências pelo programa de pós-graduação em Neurologia/Neurociências da Universidade Federal de São Paulo (2017) e mestre em Ciências pelo mesmo programa de pós-graduação. Possuo especialização em Bases Fisiológicas e Metodológicas do Treinamento Desportivo pela Universidade Federal de São Paulo (2010), graduação em Educação Física (Licenciatura e Bacharelado) pela Escola Superior de Cruzeiro (2008). Entre 2017 e 2019 atuei como Professor Substituto no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano (campus Ceres) e na Faculdade Evangélica de Ceres (FACERES). Fui Professor de Educação Básica, Técnica e Tecnológica no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Tocantins, campus Araguatins (IFTO - Araguatins). Atualmente sou Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas Gerais, campus Barbacena. Possuo conhecimentos e experiência em Fisiologia do Exercício, treinamento desportivo para adolescentes e análise de dados.

Paulo Ditarso Maciel Júnior

docente IFPB - Campus João Pessoa

Possui Bacharelado em Ciências da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (2002), Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2005) e Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2013). Realizou um estágio de Pós-Doutorado no Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos, Campus Sorocaba, entre 2018 e 2019. Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba, onde atua nos Cursos Superiores de Tecnologia da Unidade Acadêmica de Informática e no curso de Mestrado Profissional do Programa de Pós-Graduação em Tecnologia da Informação. Tem experiência nas áreas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.

Fabrício Yutaka Kuwabata Takigawa

docente IFSC - Câmpus Florianópolis

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2003), mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2006 e 2010). Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina. Tem experiência na área de sistemas de energia elétrica, com ênfase em sistemas hidrotérmicos, planejamento da operação energética e otimização matemática aplicada.

Carlos Alberto Severiano Junior

docente IFMG - Campus Sabará

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2003), mestrado (2013) e doutorado (2020) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais, atuando principalmente em Inteligência Computacional e Otimização. É professor do Instituto Federal de Minas Gerais campus Sabará. Foi coordenador do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (2022 a 2023). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Séries Temporais.

Petrônio Cândido De Lima E Silva

docente IFNMG - Campus Diamantina

Possui graduação em Sistemas de Informação pelo FACET/FASA (2005), Mestrado em Informática pela PUC/MG (2010) e Doutorado em Inteligência Computacional no PPGEE/UFMG. É professor no Instituto Federal Do Norte De Minas - IFNMG, onde leciona nos cursos de Tecnologia da Informação e coordena o Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados e Inteligência Computacional - {ci#8706;ic}, mas também colabora no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional e Sistemas (PPGMCS) da Unimontes e no laboratório de pesquisa FutureLab do DCC/UFMG. Tem experiência em diversas áreas de Dados (Arquitetura, Engenharia, Ciência e Gestão) e Desenvolvimento de Software. Pesquisa nas áreas de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina, Séries Temporais e Mineração de Processos.

Renata Callipo Fujii

docente IFRN - Campus Parelhas

Possui especialização em Ensino-Aprendizagem de Inglês como Língua Estrangeira, Mestrado em Estudos da Linguagem (UFRN). Atualmente é Doutora em Estudos da Linguagem e atua em colaboração com o Working Memory and Plastictiy Laboratory (University of California, Irvine - School of Education). Também desenvolve pesquisa em colaboração com Haskins Laboratories (YALE University) - apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001.

Antonio Marcos Fernandes Filho

docente IFCE - Campus Pecém

Doutorando em Engenharia Elétrica pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) da Universidade Federal do Ceará (UFC). Mestre em Engenharia Elétrica pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA). Bacharel em Engenharia Elétrica, em Engenharia de Energia e em Ciência e Tecnologia também pela UFERSA. Atualmente é Professor EBTT do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do CEARÁ (IFCE) - Campus Pecém, onde ministra disciplinas na subárea: Circuitos elétricos, sistemas de energia elétrica, instalações elétricas e comandos elétricos. Tem interesse nas áreas de sistemas elétricos de potência e fontes alternativas de energia.

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.

Fábio Teixeira Kuhn

docente IFG - Campus Águas Lindas

Professor do Instituto Federal de Goiás, possui mestrado e doutorado em Farmacologia pela Universidade Federal de Santa Maria-UFSM. Graduado em Farmácia (generalista) pela UFSM (2010). Na Farmacologia realizou pesquisas envolvendo a dosagem de neurotransmissores e transportadores dopaminérgicos, espécies reativas de oxigênio e enzimas oxirredutases. Enquanto na Bacteriologia realizou pesquisas em bactérias multirresistentes na testagem da atividade biológica de compostos químicos inéditos. Atuou como professor visitante na Escola Superior de Saúde de Bragança-Portugal no curso de Farmácia ministrando as disciplinas de Técnicas Assépticas em Farmácia e Métodos e Técnicas de Investigação (2023). Foi coordenador do Curso Técnico Integrado ao Ensino Médio em Análises Clínicas (2016-2020) e atualmente está como coordenador do Curso Técnico Integrado ao Ensino Médio em Vigilância em Saúde desde maio de 2025.

Wilk Sampaio De Almeida

docente IFRO - campus Ariquemes

Professor de Agronomia no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Rondônia (IFRO). Doutor (2019) e Mestre (2015) em Agronomia-Ciência do Solo, Licenciado em Ciências Agrícolas (2022) e Engenheiro Agrônomo (2013) pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ). Tem experiência em gestão da água na agricultura irrigada, Agrometeorolologia, estimativa da evapotranspiração e coeficientes de cultivo com uso de dados de sensoriamento remoto combinados com a abordagem dual-Kc da FAO no modelo de balanço de água no solo SIMDualKc; Conservação do Solo e da Água, caracterização física da chuva, erosividade da chuva, curvas intensidade-duração-frequência, erosão hídrica sob chuva natural e simulada em diferentes sistemas de uso e manejo do solo; e Modelagem do fluxo de água no solo usando o software HYDRUS. No IFRO, coordena(ou) e leciona(ou) principalmente as disciplinas de Agrometeorologia, Hidráulica, Irrigação e Drenagem, Física e Classificação do Solo, e Manejo e Conservação do Solo e da Água. É membro da Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS), da Sociedade Portuguesa de Ciência dos Solos (SPCS), da Sociedad Española de la Ciencia del Suelo (SECS) e da International Union of Soil Sciences (IUSS). Foi Investigador de Pós-Doutorado (2021-2024) e colabora no LEAF-Linking Landscape, Environment, Agriculture and Food, Laboratório Associado TERRA, Instituto Superior de Agronomia, Universidade de Lisboa, atuando em Tecnologias inteligentes e melhores práticas de gestão para o uso sustentável e eco-eficiente da água em sistemas irrigados. É Investigador Póst-Doc no Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries (IRTA) atuando na avaliação do desempenho prático de ferramentas digitais aplicadas a diversas culturas e cenários de rega na Catalunha, Espanha. Atua especialmente na caracterização das propriedades hidráulicas do solo (campo e laboratório) e em simulações do movimento de água e transporte de solutos no solo usando o software HYDRUS 1D/2D/3D.E-mail: wilk.sampaio@irta.cat, wilksalmeida@isa.ulisboa.pt.

Gustavo Kellermann Reolon

docente IFRS - Campus Porto Alegre

Bacharel e licenciado em Ciências Biológicas pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) (2004 e 2017, respectivamente), mestre e doutor em Biologia Celular e Molecular pela UFRGS (2007 e 2011, respectivamente). Trabalhou como pesquisador (research associate) na Universidade da California, Irvine e na Universidade de Nova York (2011). Realizou pós-doutorado no Laboratório de Neuroquímica e Psicofarmacologia da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2014-2015, 2016-2017) e no Laboratório de Neurogenética funcional na Universidade de Tübingen, Alemanha (2015-2016). Trabalhou como professor substituto na Universidade do Estado de Santa Catarina, Laguna (2018-2020) e como professor do Instituto Federal Farroupilha, Alegrete (2020-2021). Atualmente, é professor do Instituto Federal do Rio Grande do Sul, campus Porto Alegre. Tem experiência nas áreas de Bioquímica, Biologia Molecular e Toxicologia com foco em Neurobiologia da Memória e Aprendizado.

Thiago Luiz Calandro

docente IFPR - Campus Jaguariaiva

Professor de Geografia e pesquisador com experiência no Ensino de Geografia e Cartografia Escolar. Graduado pela UENP (2009), possui especialização em Auditoria e Gestão Ambiental pela UTFPR - CP (2012). Concluiu o mestrado em 2015, com bolsa FAPESP, e o doutorado em 2020, ambos pela UNESP - Rio Claro, dedicando-se ao estudo da didática geográfica.Na trajetória profissional, atuou na rede pública e privada de educação básica do Paraná entre 2010 e 2013, além de lecionar no Instituto Federal Catarinense, Campus Videira, de 2016 a 2018. Desde 2018, integra o Instituto Federal do Paraná (IFPR), passando pelos campi de Barracão (2018-2019), União da Vitória (2019-2022) e Jaguariaíva, onde leciona atualmente.A atuação acadêmica também inclui pesquisa e formação. Coordenador local do Mestrado Profissional em Rede em Ensino de Geografia (PROFGEO) no IFPR, líder do Grupo de Pesquisa em Ensino de Geografia (GENGEO) e integrante do grupo Linguagem, Experiência, Memória e Formação (CNPq/UNESP - Rio Claro). Os estudos desenvolvidos contribuem para o avanço da didática da Geografia e da Cartografia Escolar, explorando as relações entre espaço, lugar e memória.