Resultados para “'redes neurais convolucionais'”

Ismael Nogueira Rabelo De Melo

docente IFMG - Campus Betim

É doutorando em Engenharia Metalúrgica, Materiais e de Minas pela UFMG, mestre em Engenharia de Materiais pelo CEFET-MG, Engenheiro Mecânico pela Fundação Universidade de Itaúna e Técnico em Eletroeletrônica pelo SENAI-MG. Possui experiência industrial em sistemas elétricos de alta e baixa tensão e em planejamento de manutenção, e atua como Professor EBTT no Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG), lecionando nas áreas de elétrica, mecânica e materiais em cursos técnicos e superiores. Tem competências consolidadas em visão computacional, deep learning e redes neurais convolucionais aplicadas à segmentação e análise quantitativa de imagens, processamento digital de imagens, caracterização microestrutural de materiais metálicos, tribologia, microtomografia computadorizada de raios X e modelagem estatística preditiva.

Johann Felipe Voigt

docente IFC - Campus Rio do Sul

Possui graduação em Licenciatura em Matemática pelo Instituto Federal Catarinense (2013) e Tecnologia e Redes de Computadores pelo Centro Universitário Leonardo da Vinci (2009), e mestrado em Matematica Aplicada a Computação Gráfica pela Universidade Federal de Alagoas (2018). Tem experiência nas áreas de Educação Matemática, com ênfase na Criação de Materiais Didádicos, e na de Computação Gráfica, com ênfase em Visão Computacional e Reconhecimento de gestos de mãos, atuando principalmente nos seguintes temas: matemática, ensino, jogos eletrônicos, redes neurais e reconhecimento de gestos (libras)

João Vilian De Moraes Lima Marinus

Outros IFCE - Campus Crato

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2008), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2010) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2019). Atualmente é professor do Instituto Federal do Ceará - IFCE. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Digital de Sinais de Voz, atuando principalmente nos seguintes temas: patologias laríngeas, classificação de padrões e redes neurais

Thiago Gonçalves Das Neves

docente IFPB - Campus Sousa

Graduação e mestrado em Engenharia Química pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) com formação pedagógica na área de Química pela Universidade Cruzeiro do Sul. Doutor em Engenharia Química, direcionando as pesquisas para a área de modelagem, simulação, otimização e controle de processos químicos utilizando Redes Neurais Artificiais. Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia doParaíba (IFPB), Campus Sousa.

Jucelino Cardoso Marciano Dos Santos

docente IFGoiano - Campus Urutaí

Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (2022), com Mestrado na mesma área e instituição (2015). Licenciado em Matemática pela Universidade Federal de Goiás (2009). Atuo na área de processamento da informação, com ênfase em processamento de sinais, especialmente sinais de voz e segmentação de imagens médicas. Tenho forte interesse e experiência em técnicas de aprendizado de máquina, incluindo Redes Neurais Artificiais (ANN) e Redes Neurais Convolucionais (CNN), aplicadas à segmentação de imagens e outras aplicações em processamento de sinais.

Jorge Souza Azevedo Moniz Barreto

docente

Possui Mestrado em Computação Aplicada pela UEFS, especialista em Engenharia de Sistemas pela ESAB - Escola Superior Aberta do Brasil, graduação em Redes de Computadores pelo Centro Universitário da Bahia (2009). Tem experiência na área de Administração de Redes e suporte a Sistema e Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Computacional, Machine Learning, Banco de Dados, SQL, Redes de computadores, Python, SNMP e Gerenciamento de Redes, Programação Mobile. Professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciências e Tecnologia da Bahia, campus Euclides da Cunha.

Alexandre Alves Dalmolim

tecnico IFSC - Câmpus Florianópolis

Possui graduação em Engenharia Mecatrônica pelo Instituto Federal de Santa Catarina (2019). Atualmente é engenheiro mecatrônico do Departamento Acadêmico de Metal Mecânica do IFSC. É mestrando em Engenharia Mecânica na UFSC, na área de concentração em Metrologia e Instrumentação, com atuação em visão computacional e aprendizado profundo aplicado à termografia: processamento de imagens térmicas e visuais, segmentação/detecção com redes neurais convolucionais e implementação embarcada em computação de borda.

Ana Paula Abrantes De Castro Shiguemori

docente IFSP - Campus Jacareí

É professora na Área de Computação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo. É doutora em computação aplicada do Instituto Nacional de Pesquisas Espacias (INPE). Mestre em Computação Aplicada pelo INPE (2003), possui graduação em Engenharia da Computação pela UBC (2000). Foi coordenadora de Pesquisa de 2014 à 2016. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes Neurais Artificiais e Processamento Digital de Imagens, atuando principalmente nos seguintes temas: Data Science, Visão computacional, Redes Neurais Artificiais, Dados Médicos, Bioengenharia, Robótica e Lógica Nebulosa.

Alexandre Cassimiro Andreani

docente IFRO - campus Ariquemes

Cientista da Computação com interesse por pesquisa em sistemas dinâmicos, análise de séries temporais, aprendizagem de máquina, processamento de linguagem natural. Experiência profissional em sistemas embarcados automotivos.

Eduardo César Bezerra Câmara

docente IFRN - Campus Santa Cruz

Possui GRADUAÇÃO em ENGENHARIA MECÂNICA pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2010), MESTRADO em ENGENHARIA MECÂNICA pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2012) e DOUTORADO em ENGENHARIA MECÂNICA pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2021). Possui interesse nas áreas de redes neurais, materiais compósitos, fadiga em cabos condutores de energia elétrica. Professor EBTT efetivo do Instituto Federal de Rio Grande do Norte (IFRN), Campus Santa Cruz.

Paulo Vitor Do Carmo Batista

docente IFNMG - Campus Januária

Possuo graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual de Montes Claros - UNIMONTES (2008) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG (2018). Sou docente efetivo e atualmente Diretor de Pesquisa, Pós-graduação e Inovação do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Januária . Possuo experiência em Redes de Computadores e Administração de Servidores. Atuo na docência com os temas: Inteligência Computacional, Redes Neurais Artificiais, Processamento de Sinais, Otimização, Pesquisa Operacional e Sistemas Operacionais.

Lynwood Livi De Souza

docente IFG - Campus Uruaçu

Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - Campus Uruaçu, como professor de Informática - Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Doutor em Ciências Mecânicas pela UnB com o título ''Análise da pressão plantar da marcha em autista, por dinâmica simbólica otimizada por algoritmo genético''. Mestre em Ciências Mecânicas pela UnB (Universidade de Brasília) com o título: Caracterização e identificação de sinais epileptiformes em sinais de eletroencefalografia. Graduado em Sistemas de Informação. Principais áreas de atuação: Análise de Sinais, Dinâmica Simbólica, Redes Neurais, Algoritmos Genéticos, Análise e Desenvolvimento de sistemas e Desenvolvimento Web.

Clarimundo Machado Moraes Junior

docente IFTM - Campus Uberlândia Centro

Possui graduação em Engenharia Eletronica enfase Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (1996), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia (2000) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2017). Atualmente é efetivo do Instituto Federal do Triângulo Mineiro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neurais artificiais, redes de petri, projeto/desenvolvimento de software, backpropagation e escalonamento.

Carlos Alexandre Silva Dos Santos

docente IFFar - Campus Alegrete

Pós-Doutor em Reconhecimento de Padrões no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Doutor em Ciência da Computação (2023) pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL). Mestre em Engenharia Elétrica (2017) pela Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), Especialista em Engenharia de Software (2025), Especialista em Engenharia de Redes e Telecomunicações (2025) e Especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning (2025), todas concluídas pela Universidade Norte do Paraná (UNOPAR), Bacharel em Informática (2009) pela Universidade da Região da Campanha (URCAMP), Licenciatura em Formação Pedagógica em Informática (2020) pelo Centro Universitário Leonardo da Vinci (UNIASSELVI), e Técnico em Informática (2003) pelo Instituto Federal Farroupilha (IFFAR). Atualmente é professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal Farroupilha (IFFAR), e Coordenador do Laboratório de Ensino, Pesquisa, Extensão e Produção (LEPEP) em Informática - Lab Quest, do Câmpus Alegrete. Também é Instrutor do Cisco Certified Network Associate (CCNA). Atuou como docente no Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSUL), e no Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC). Foi professor substituto no curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI), e tutor nos cursos de Bacharelado em Engenharia da Computação e Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Universidade Norte do Paraná (UNOPAR). Atuou como Analista de Sistemas na Prefeitura Municipal de São Francisco de Assis-RS no período de 2010 a 2017. Foi Sargento de Informática no Exército Brasileiro no período de 2006 a 2010. Trabalhou com Consultoria e Suporte Técnico de Sistemas na empresa Acesso Informática no período de 2001 a 2004. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Hardware, Redes de Computadores e Aprendizado de Máquina. Atua em projetos de pesquisa que têm por objetivo investigar temas como: Aplicações de Inteligência Artificial no Diagnóstico por Imagem, Computer Aided Detection (CAD) e Computer Aided Diagnosis (CADx).

Rafael Vieira Coelho

docente IFRS - Campus Farroupilha

Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Programação de Computadores, Redes Neurais Artificiais, Segurança em Redes de Computadores e Biotecnologia.

Marcus Vinícius Souza Costa

docente IFSudesteMG - Campus Avançado Cataguases

Marcus Vinícius é técnico em Informática Industrial e Automação pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais - CEFET-MG, Campus Leopoldina (2004-2005); bacharel em Sistemas de Informação, pelo Instituto Doctum de Educação e Tecnologia (2006-2009); especialista em Desenvolvimento de Sistemas para a Internet, pela Universidade Federal de Viçosa (2012-2013) e mestre em Ciência da Computação (2018-2020), pelo Programa de Pós Graduação Stricto Sensu em Ciência da Computação, da Universidade Federal de Viçosa (Conceito CAPES 5). Atualmente é professor efetivo no Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais (IF SUDESTE MG), Campus Cataguases. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia e Arquitetura de Software, Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) e paradigmas de Computação de borda (Fog Computing). Também é conservador da Mata Atlântica Brasileira e participa em projetos voluntários de restauração do Bioma.