Possui graduação em Informática com ênfase em gestão de negócios pela Faculdade de Tecnologia de Praia Grande. (2006) e mestrado em Engenharia da Informação pela Universidade Federal do ABC (2013). Atualmente é professor do Instituto Federal de Ciências e Tecnologia de São Paulo (IFSP).
Professora substituta de Informática no Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais (IF Sudeste MG), Campus Avançado Cataguases, atuando no ensino de disciplinas como Desenvolvimento Full Stack, Banco de Dados, Projeto de Desenvolvimento de Sistemas, Tecnologias para o Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia de Software, Desenvolvimento Ágil com Componentes Visuais e Manutenção de Computadores.Desenvolvedora Full Stack e Analista Funcional, com experiência no desenvolvimento de sistemas web, APIs e bancos de dados, utilizando tecnologias como PHP, JavaScript, React, Node.js, Laravel e MySQL. Possui experiência em análise de requisitos, modelagem de processos, testes de software e integração entre as áreas de tecnologia e negócios, participando de todas as etapas do ciclo de desenvolvimento de software e de projetos conduzidos com metodologias ágeis.Pós-graduada em Sistemas de Informação e atualmente cursando especialização em Desenvolvimento Web e Mobile. Possui interesse nas áreas de Engenharia de Software, Desenvolvimento Web e Mobile, Banco de Dados, Arquitetura de Software, Computação Aplicada e Educação em Computação, com atuação em ensino, pesquisa e desenvolvimento de soluções tecnológicas.
Professora do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico no Instituto Federal de Rondônia (IFRO) Campus Ariquemes, onde coordena cursos e iniciativas institucionais. Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF), especialista em Docência para a EPT e bacharel em Sistemas de Informação. Desenvolve pesquisas com ênfase em Computação Visual, Imagens Médicas (termografia e reconstrução 3D) e Renderização Neural, trabalho reconhecido com o Prêmio Artur Ziviani da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Possui ampla experiência na coordenação de projetos integradores de ensino e extensão nas áreas de robótica educacional, simulações 3D em ambientes virtuais, programação competitiva e desenvolvimento web, além de sólida atuação na orientação e inserção técnica de estudantes no mercado de trabalho.
Bacharel em Ciência da Computação pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - Campus Maracanaú (2014), onde foi monitor da disciplina de Fundamentos de Programação e obteve a primeira colocação no I Concurso de Desempenho Acadêmico realizado pelo referido instituto (2012). Possui o título de mestre em Ciência da Computação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - Campus Fortaleza (2017) na área de concentração em Sistemas de Computação, na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, com ênfase em Processamento Digital de Imagens. Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará (UFC), na área de Sinais e Sistemas e linha de pesquisa em Processamento de Sinais e Imagens e estudante do Grupo de Pesquisa em Engenharia Biomédica e Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico Médico - BIOAUX, da UFC. Atua no corpo docente do Curso Superior de Graduação Tecnológica em Redes de Computadores e do curso técnico em Informática para Internet do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - Campus Jaguaribe, onde participa do grupo de pesquisa em Informática Aplicada, Redes e Telecomunicações (IART). É colaborador do Laboratório de Processamento de Imagens, Sinais e Computação Aplicada (LAPISCO - http://lapisco.ifce.edu.br). Atualmente possui interesse em temas como Morfologia Matemática, Processamento Digital de Imagens, Imagens Biomédicas, Reconhecimento de Padrões, Inteligência Artificial e Processamento de Sinais.
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2011), mestrado em Inteligência Artificial pela Faculdade de Computação da Universidade Federal de Uberlândia (2014) e doutorado em Inteligência Artificial pela Faculdade de Computação da Universidade Federal de Uberlândia. É professor no Instituto Federal do Mato Grosso do Sul na área de informática com foco em desenvolvimento de programas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: escalonamento, otimização, autômatos celulares e algoritmos genéticos.
PhD pela Escola de Doutorado MathSTIC / Universidade de Rennes 1 (2016), doutor (cotutela) e mestre em processamento da informação pela UFU (2011), graduado em matemática pela UFG (2006) e técnico em telecomunicações pela antiga Escola Técnica Federal de Goiás (1997). Atualmente é professor efetivo no Instituto Federal Goiano. Em relação à pesquisa, atua em duas frentes: i) super-resolução de imagens naturais e hyperspectrais utilizando aprendizagem de máquina e visão computacional, com aplicação na agricultura e meio ambiente e ii) desenvolvimento de metodologias de ensino e suas tecnologias. Em relação ao ensino, atua em disciplinas voltadas para i) a matemática aplicada e computacional no ensino superior e na especialização em Análise de Dados Corporativos e Ciências Aplicadas e é ii) professor permanente do corpo docente dos mestrados ProfEPT e ENEB.
Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina (IFSC) desde 2010. Possuí mestrado em Engenharia Têxtil pela Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (2022), especialização em Engenharia de Produção pelo Centro Universitário Leonardo da Vinci - UNIASSELVI (2017) e graduação em tecnologia em Produção Têxtil pelo Centro Universitário de Jaraguá do Sul - UNERJ (2010). Tem experiência na área Têxtil e Vestuário, e atua principalmente em temas relacionados com o beneficiamento têxtil e com a manutenção de máquina de costura industrial. Além disso, possui passagem pela indústria do vestuário e têxtil no período de 1997 a 2010, em áreas como manutenção de máquina de costura, beneficiamento têxtil, planejamento e controle de produção e gestão. Atualmente é professor da área do vestuário e modelagem no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Santa Catarina, no Campus Jaraguá do Sul centro.
Desenvolvo trabalhos de mapeamento com vant, perícias judiciais, gosto de ensinar o dia-a-dia para os futuros profissionais, busco pesquisa aplicada.
Doutorando em Ciências Geodésicas (UFPR), Mestre em Gestão Territorial pela Universidade Federal de Santa Catarina, pós-graduado em Gestão Empresarial. Engenheiro civil e funcionário do quadro efetivo da IFC, lotado no CPO (Coordenadoria de Projetos de Obras).
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.
Possui técnico em Eletrotécnica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (2013), bacharelado em Ciências e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2016), bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2018) e mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2021). Atualmente é aluna de doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Pesquisadora do Grupo de Pesquisa em Sistemas Embarcados e Hardware Reconfigurável (GPSEHR) da UFRN. Suas principais áreas de interesse são Machine Learning, Redes 5G, Visão Computacional, Sistemas Embarcados, Desenvolvimento de Hardware e Field Programmable Gate Array (FPGA).
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.
Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG). Especialista em Desenvolvimento de Sistemas Web e Bacharel em Sistemas de Informação. Professor efetivo no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG) desde 2010, atualmente no Câmpus Goiânia. Atuou como Diretor de Tecnologia da Informação no IFG por nove anos (2013-2022). Doutorando em Ciência da Computação na UFG, onde pesquisa técnicas de recuperação e integração de dados combinadas com grandes modelos de linguagem. Experiência em engenharia de software, desenvolvimento de sistemas, banco de dados, processamento de linguagem natural e gestão em tecnologia da informação.
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.
Doctor Degree in Visual Computing by Federal Fluminense University UFF (2018), Master of Science Degree from Uberlândia Federal University - UFU, Graduate at Computing, Full degree from Faculdades Associadas de Uberaba (2006), Professor of Computer Science at the Instituto Federal do Triângulo Mineiro - IFTM, where he has been since January 2010. Has experience in Computer Science, acting on the following subjects: Virtual Environments, Computer Graphics, Virtual and Augmented Reality. Research interests include Games, Computer Vision , Visual Navigation, Human Motion Capture, Virtual and Agumented Reality, with an emphasis on Real-Time Implementations.
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.