Resultados para “'recomendação sequencial'”

Felipe Barbosa Araújo Ramos

docente IFPB - Campus Santa Luzia

Graduado (2011), Mestre (2014) e Doutor (2019) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Atualmente, é Professor Efetivo de Informática do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), atuando nas áreas de ensino, pesquisa e desenvolvimento tecnológico. É membro do ISE Group (Intelligent Software Engineering), vinculado ao VIRTUS/UFCG, com atuação em Engenharia de Software Inteligente. Sua experiência de pesquisa concentra-se em Engenharia de Software, Sistemas de Recomendação, Engenharia de Requisitos e Desenvolvimento Ágil de Software, abrangendo também pesquisas em Inteligência Artificial, Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e IA Generativa. Desenvolve projetos relacionados a sistemas inteligentes, recomendação, gestão e desenvolvimento de software, jogos educacionais e soluções computacionais voltadas à acessibilidade e inclusão.

Ana Carla Arruda De Holanda

docente IFAC - Campus Rio Branco

Doutora em Ciência da Computação pela UFPE. Possui Mestrado em Ciências pela UFRRJ. Graduada em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Acre. Docente do Instituto Federal do Acre - IFAC e atualmente exercendo as atividades no Instituto Federal do Paraná - IFPR (Campus Foz do Iguaçu). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Gerenciamento de Projetos, atuando em cursos técnicos, integrados e superiores. Além de participar de cursos de especialização da Universidade Federal do Acre (UFAC) como docente. Tem interesse na área de EaD, Sistemas de Recomendação e MOOCs.

Danilo Reis De Vasconcelos

docente IFCE - Reitoria

Possui doutorado em Ciência da Computação com foco em Internet das Coisas com o tema de sistemas de recomendação para Fog computing, mestrado em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza na área de algoritmos genéticos aplicados a segurança pública (2006) e graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (1988).Especialização no MIT em Data Science e machine Learning (2023) Atualmente é professor no Instituto Federal do Ceará (IFCE). Tendo larga experiência na área de Engenharia Eletrônica e computação atuando principalmente nos seguintes temas: Large Language Models, Machine Learning, Deep Learning, Internet das Coisas, Sistemas de recomendação, Fog Computing. No seu histórico profissional ja trabalhou com Sistemas embarcados, aprendizado de máquinas, Algoritmos genéticos, arquiteturas de software, FPGA, RFID, segurança, Smartcards, projetos eletrônicos.

Michele Alda Rosso Guizzo

docente IFSC - Câmpus Criciúma

Doutora pelo programa de Pós-Graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2021). Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade do Sul de Santa Catarina (1999) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2004). Professora efetiva dos cursos técnicos e superiores do Instituto Federal de Santa Catarina Câmpus Criciúma (IFSC). Pesquisadora do Núcleo de Tecnologia Digital Aplicada à Educação (NUTED) sob a orientação e coordenação da Profa. Dra. Patricia Alejandra Behar. Desenvolve pesquisas sobre Modelos Pedagógicos para EaD, Sistemas de Recomendação Educacionais e Tecnologias Educacionais. Atuou na coordenação de projetos para o desenvolvimento e implantação de sistemas ERP, catálogo eletrônico, Intranet e Extranet.

Flávio Margarito Martins De Barros

docente IFSP - Campus Hortolândia

Doutor em Estatística pelo Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs UFSCar/USP) e Professor (EBTT) do IFSP - Campus Hortolândia. Também é Bacharel em Estatística pelo IMECC - UNICAMP e Bacharel/Licenciado em Física pelo IFGW - UNICAMP. Desenvolve pesquisas em Psicometria e Estatística Computacional, com ênfase em modelos de diagnóstico cognitivo, modelos de variáveis latentes e métodos escaláveis de inferência para problemas de alta dimensão. Seus trabalhos recentes investigam inferência variacional, autoencoders variacionais (VAE), inferência variacional de caixa-preta (BBVI), diferenciação automática e métodos de otimização aplicados à estimação de modelos psicométricos. Possui forte atuação em computação estatística e científica, com experiência em R, Python e Julia, além de interesse no desenvolvimento de software científico de código aberto. Tem também experiência em mineração de dados, aprendizado de máquina e sistemas de recomendação, mantendo atuação no ensino de Estatística, Matemática, Programação e Física.

Crícia Zilda Felício

docente IFTM - Campus Uberlândia Centro

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2002) e Mestrado em Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2008) e Doutorado pela pela Universidade Federal de Uberlândia (2017). Atualmente é professora do Instituto Federal do Triângulo Mineiro(IFTM) em Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, mestrado na área de Banco de Dados - Mineração de Dados e doutorado na área de Banco de Dados - Sistemas de Recomendação.

Rogério Xavier De Azambuja

docente IFRS - Campus Farroupilha

Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Sistemas de Recomendação, Inteligência Artificial, Estruturas de Dados e Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: desenvolvimento de softwares para a Web e Mobile utilizando UML e orientação a objetos. Possui doutorado em Ciência e Tecnologia Web pela associação UTAD - Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, Vila Real - Portugal/UAb - Universidade Aberta, Lisboa - Portugal (2024), mestrado em Ciência da Computação pela UFSC-Universidade Federal de Santa Catarina (2002), graduação no curso de bacharelado em Informática pela UNIJUÍ-Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (2000), graduação no curso de Formação de Professores equivalente à Licenciatura Plena em Informática pelo IFRS-Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Rio Grande do Sul (2014). Foi aluno especial do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação na UFRGS-Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Atuou como professor e coordenador do curso de graduação em Sistemas de Informação na ULBRA-Universidade Luterana do Brasil-Campus Santa Maria/RS (2002-2010) e atua como professor EBTT-Ensino Básico, Técnico e Tecnológico desde 2010 e como diretor de Ensino (2013-2015) no IFRS-Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Rio Grande do Sul-Campus Farroupilha/RS.

Fábio Augusto Procópio De Paiva

docente IFRN - Campus Parnamirim

Doutor (2016) e mestre (2007) em Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Bacharel (1999) em Sistemas de Informação, Universidade Potiguar (UnP). Professor do Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN), atuando nos cursos técnicos e superiores da área de Sistemas de Informação. As áreas de interesse incluem: Metaheurísticas bioinspiradas, sistemas de recomendação, aprendizagem de máquina, internet das coisas e propriedade intelectual.

Gleison Pereira Costa

tecnico IFMA - Campus Imperatriz

Especialista no Ensino da Química, Graduado em Química pela Universidade Estadual do Maranhão onde desenvolvia sob a orientação projetos, atuando principalmente nos seguintes temas: extração seqüencial, sedimentos, faas., sedimentos, mpt, disponibilidade, material particulado, sedimentos, biodisponibilidade, faas. e sedimentos, mpt, extração seqüen...

Valdênia Gomes Miranda Lins

tecnico IFF - Campus Macaé

Possui graduação em Comunicação Social - Jornalismo pela Universidade Federal do Ceará, com Especialização em Assessoria de Comunicação. Mestranda em Educação Profissional e Tecnológica pelo IFFluminense. Atualmente é jornalista do Instituto Federal Fluminense Campus Macaé. Tem experiência na área de Comunicação, com ênfase em Assessoria de Comunicação.

Cleon Xavier Pereira Júnior

docente IFGoiano - Campus Iporá

Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual de Goiás (2012), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2015) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2021). Atualmente é professor do Instituto Federal Goiano. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Informática na educação.

Alexandre Lucindo Alves Lemes

tecnico IFG - Reitoria

Possuo curso superior ,sequencial, na área de Gestão e segurança pública e privada, além de mais um ano e meio de estudo e dedicação na área jurídica, cursados na faculdade FAN Padrão e mais um semestre e até agora na Faculdade Araguaia, possuo cursos extracurriculares e com grande afinco realizo pesquisas e estudos, além de ajudar meus colegas de sala.

Cleiane Gonçalves Oliveira

docente IFNMG - Campus Januária

Professora do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais- Campus Januária. Doutoranda em Ciências da Saúde pela Unimontes. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia. Especialista em Administração de Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Lavras. Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual de Montes Claros.

Aline Ferreira Pereira

docente

Professora EBTT no Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia da Bahia (IBFA) em Euclides da Cunha, Mestra em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS) em 2025, Especialista em Tecnologias Aplicadas a Educação (UNIASSELVI), Licenciada em Ciência da Computação pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA) em 2022, membro do NPCC - Núcleo de Pesquisa em Ciência da Computação do IFBA Campus Euclides da Cunha, atuou como alfabetizadora do projeto TOPA (Todos Pela Alfabetização) em 2013. Durante os anos de 2020 a 2022 realizou diversos cursos de capacitação nas áreas de tecnologia e educação como: Mediação em EAD, Dificuldades de Aprendizagem, Desenho Didático, Metodologias, práticas pedagógicas e tecnologias educacionais, Construindo recursos de tecnologia assistiva de baixo custo na Educação Básica, Formação para a docência digital em rede e Como produzir videoaula. Ao longo da sua formação acadêmica participou do projeto de extensão PIBID, atuando com Robótica Educacional, desenvolvendo habilidades como ensino de programação e atuação docente; Residência Pedagógica atuando com a docência digital em temos de pandemia da COVID-19, por meio da produção de videoaulas, projeto esse que foi objeto de pesquisa para o seu Trabalho de Conclusão de Curso. O seu principal interesse de estudo é a Educação Profissional e Tecnológica, de modo a possibilitar a produção de conhecimentos em paralelo com o desenvolvimento de produtos afim de integrar saberes ao trabalho docente na sua atuação profissional no nível médio além de espaços informais.

Leandro José Uchôa Lemos

docente

Graduou-se Engenheiro Agrônomo pela Universidade Federal Rural da Amazônia - UFRA (2010). Realizou curso de Pós-graduação na Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" da Universidade de São Paulo - ESALQ/USP, onde obteve o título de Mestre em Entomologia (2012) e obteve o título de Doutor em Entomologia pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2016). Atualmente é Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará - IFPA, Campus Bragança. Possui experiência na Área de Agronomia, com ênfase em Entomologia Agrícola, atuando nos seguintes temas: Manejo Integrado de Pragas, identificação e bioecologia de moscas-das-frutas e estudos populacionais de insetos-pragas.

Eduardo Ferreira Da Silva

docente IFC - Campus Ibirama

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (2011) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria (2014). Atualmente é doutorando e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal da Bahia (UFBA). Sua linha de pesquisa concentra-se em sistemas de recomendação baseados em aprendizado de máquina, com ênfase na incorporação de informações textuais de avaliações de usuários para aprimorar a qualidade das recomendações.