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.
Realizou, em 2008/2009, estágio pós-doutoral na USTL (Université des Sciences et Technologies de Lille - Lille1), em Lille-França, através do Projeto Ad-Context, Capes-Cofecub 547-07, edital CGCI 009/2006. Possui graduação em Processamento de Dados pela Universidade Federal do Ceará - UFC (1980), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (1990) e doutorado em Informática, Telecomunicações e Eletrônica pela Universidade de Paris VI (Université Pièrre et Marie Curie - UPMC), em colaboração com o Telecom SudParis, ex-Institut National des Télécomunications, INT (out1998/set2003). Professora-pesquisadora do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - IFCE e colaboradora permanente do Mestrado Profissional em Computação Aplicada (MPCOMP), mestrado integrado, resultante da parceria institucional entre IFCE e UECE (Universidade Estadual do Ceará). Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em Teleinformática e Arquiteturas de Sistemas de Computação. Também interessa-se e atua na área de Ciências Humanas e Sociais Aplicadas, com ênfase em EaD, TICs (Tecnologias da Informação e da Comunicação) e Representação do Conhecimento. Suas linhas de pesquisa abrangem especialidades de Aplicações Distribuídas e Interativas, Aplicações para TV Digital Interativa (TVDI), Web Semântica, Adaptação de Conteúdos e m-Learning.
Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior possui formação técnica em Mecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) - Campus Congonhas (2021). É graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP - 2025). Atualmente, cursa o mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) e é Professor Substituto no IFMG - Campus Ouro Branco. Durante a graduação, fez parte do Laboratório de Computação de Sistemas Inteligentes (CSI-Lab), onde trabalhou com a Identificação de Tumores Cerebrais. Atualmente trabalha com Machine Learning aplicado em cima de Eletroencefalograma (EEG). Seus interesses englobam as áreas de Aprendizado de Máquina, Deep Learning e Reconhecimento de Padrões. Além disso, participou da Empresa Júnior Voluta Soluções Digitais, englobando áreas de criação de aplicativos e sites.
Professor do Instituto Federal de Santa Catarina, no Campus Florianópolis-Continente nas áreas de Tecnologias e Mídias Digitais, Design Educacional, EaD e Marketing Digital, atuando nos eixos de Turismo, Eventos, Hospitalidade e Gastronomia, ofertados no campus. Doutor e Mestre em Mídia e Conhecimento pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento (EGC) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). MBA em Marketing Estratégico na UNIVALI, possui Graduação em Design pela UFSC e é Licenciado em Artes Visuais (Claretiano). Tem experiência em coordenação de equipes e projetos, atuando essencialmente nas áreas de Design Educacional, Tecnologias para Educação e Produção de Recursos/Conteúdos. Atualmente pesquisa mobile learning (aprendizagem móvel ou promovida por dispositivos móveis), lifelong learning (aprendizagem ao longo da vida), self-directed Learning (aprendizagem auto dirigida).
Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology of Brasília (IFB) at the Samambaia Campus since 2025, in the area of Computer Science and PhD student in the Electrical and Computer Engineering Program at the Federal University of Goiás (2024-). He has a bachelor's degree in Computer Networks Technology from the State University of Goiás (UEG, 2008-2010) and in Control and Automation Engineering from the Federal Institute of Goiás (IFG, 2011-2017), with a sandwich period at the Technische Hochschule Deggendorf - Germany (THD, 2015-2016). He also completed the Latu Sensu postgraduate degree in Higher Education Teaching from the Cândido Mendes University (2019) and a master's degree in Electrical and Computer Engineering with an emphasis in Computer Engineering from the Federal University of Goiás (UFG, 2020), where he is currently pursuing a doctorate in the same program. He was a substitute professor at the Federal Institute of Goiás (IFG, 2018 - 2020) and was a full professor at the Federal Institute of Pará (IFPA, 2020 - 2024). Interest in the areas of Machine Learning, Deep Learning, Biomedical Signals, Automation and Programming Languages (C, MATLAB, Python and R).
Professor EBTT do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte campi Pau dos Ferros. Atualmente doutorando em Ciências da Computação, na área de Teste relacionados à Fraquezas de Sistemas C, pela Universidade Federal de Campina Grande - UFCG. Mestre em Sistemas Computacionais pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação na Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA (2014). Possui graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade de Ciência e Tecnologia Mater Christi (2009) e especialização em Engenharia de Sistemas na ESAB - Escola Superior Aberta do Brasil (2011). Membro integrante do Grupo de Estudos em Sistemas da Informação e Automação - IFRN. Pesquisa em Engenharia de Software, principalmente nas seguintes áreas: ensino à distância, Teste de Software, Segurança de Sistemas e Sistemas Configuráveis.
Atualmente é Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS). Doutorando em Modelagem Computacional pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG), possui Mestrado em Administração Pública (2019) e graduações em Engenharia de Computação (2015) e em Administração de Empresas (2019), ambas pela mesma instituição.Acumula experiência na gestão pública federal, tendo atuado como Administrador na Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) entre 2023 e 2026, e no IFRS no período de 2022 a 2023.Desenvolve pesquisas com ênfase em métodos quantitativos e aplicados, abrangendo principalmente os seguintes temas: Pesquisa Operacional, Inteligência Artificial, Sistemas Multiagentes, Modelagem e Simulação e Ciência de Dados. Possui também interesse técnico-científico em Supply Chain Management, Gestão de Projetos e Riscos, Métodos Multicritério de Apoio à Decisão, Avaliação de Desempenho, Administração Pública e Tópicos em Economia e Finanças. Sua atuação profissional busca a convergência entre o rigor acadêmico e o desenvolvimento de soluções práticas para desafios multidisciplinares de impacto social.
Possui bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2017) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2021). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Educação em Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos e programação, ambientes lúdicos, playful learning.
Possui graduação em Licenciatura Plena em Computação pela Universidade Estadual da Paraíba (2011), Especialização em Educação a Distância pela Universidade Norte do Paraná (2016) e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2019). Atualmente é professor dos cursos técnicos de Informática do Instituto Federal da Paraíba no campus Sousa. Tem experiência na área de Ciência da Computação com interesse nos seguintes temas: Entity Matching, Active Learning, Ensino de Programação, Educação a Distância, Aplicação de Informática a Processos Educativos e Soluções Tecnológicas Assistivas.
Graduação: Bacharelado em Ciência da Computação - Centro Universitário do Triângulo (2002).Especialização: Banco de dados - Centro Universitário do Triângulo (2009).Mestrado: Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Uberlândia (2016).Doutorado: Engenharia Biomédica - Universidade de Brasília (2023).Especialização: Formação Pedagógica para Educação Profissional - IF Goiano (2023).Ocupação: Professor do Instituto Federal Goiano - Campus IpameriÁreas de ensino: i) programação (estrutura de dados, laboratório de programação, programação imperativa, busca, pesquisa e ordenação); ii) Banco de Dados; iii) Inteligência Artificial; iv) Processamento Digital de Imagens; e v) Gerência de Projetos.Linhas de pesquisa: i) Processamento Digital de Imagens Médicas; ii) Inteligência Artificial (Machine Learning, Deep Learning e Educação); iii) Visão computacional e iv) Extração de características.
Professora do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Almenara, mestra em Engenharia Elétrica pela Unicamp, graduada em Sistemas de Informação pela PUC - Campinas. Possui experiência na área de Computação, principalmente na área de Inteligência Artificial, nas subáreas de: Visão Computacional, Deep Learning e Machine Learning. É coordenadora da comunidade AIGirls, uma comunidade feminina nacional que promove a participação e inclusão de mulheres nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Também coordena o projeto Tech Ladies - IFNMG que visa a permanência, êxito e inclusão de alunas nos cursos de Tecnologia do IFNMG. Mais informações www.suzanamota.com.br
Professor and researcher graduated in Informatics, graduated in formation of teachers for Technical and Technological Education and graduated in Big Data and Analytical Intelligence, Master in Geomatics and Doctorate in Geology. I have experience in the following areas: Database, Front-end Programming and Web with Free Software (JAVA, JSP, PHP and Python) and GIS (Geographic Information Systems), working in the field of data science (Machine Learning) and Geosciences with Python and R. Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology Farroupilha (IFFar Campus Jaguari).
Pesquisador em Inteligência Artificial aplicada a Saúde e professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG). Doutor e Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Goiás, Especialista em Qualidade e Gestão de Software pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás e Especialista em Processamento de Linguagem Natural pela UFG, Bacharel em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás. Sólida experiência profissional em Engenharia de Software nas funções de CTO, Gerente de Projetos, Arquiteto de Software, Gerente de Processo, Implementador do modelo MPS.BR. Consultor em P,DI com participação em projetos de inovação da Saúde preventiva, medicina baseada em evidência e automação de protocolos clínicos por IA. Experiência acadêmica em computação científica aplicada desde 2003 empregando conceitos como Machine Learning e Deep Learning, Imagem Hiperespectral, Computação Evolutiva, Otimização Multiobjetivo, Análise Multivariada e inferência estatística em projetos de P,DI.
Possui graduação em Ciência da Computação pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais (2017), Especialista em Informática na educação pelo Instituto Pedagógico de Minas Gerais(2021). Atualmente é aluno do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de São Carlos. Atua como técnico de tecnologia da informação do Instituto Federal de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: auditoria interna, mineração de dados, logs, machine learning e informática na educação.
possui graduação em Astronomia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2002), mestrado em Astronomia pelo Observatório Nacional (2004) e doutorado em Fisica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro e pela Université de Caen Basse-Normandie (2009). Pós-Doutorado em Exoplanetas no Ames Research Center da NASA (2014). Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro, tem experiência em análise de dados na área de Formação Estelar (Espectrofotometria de Estrelas T Tauri), Física Atômica e Molecular (Espectrometria FTIR de Gelos Astrofísicos) e Exoplanetas (Cálculo Estatístico da Frequência de Exoplanetas). Além disso desenvolveu projetos na área de ensino de astronomia.
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)..