Ajalmar Rêgo da Rocha Neto

Ajalmar Rocha Neto é mestre (2006) e doutor (2011) em Inteligência Artificial, com ênfase na área de Aprendizado de Máquinas, tendo realizado seu mestrado e doutorado no Departamento de Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará (UFC). Além disto, é bacharel (2004) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Piauí (UESPI). Fez doutorado sanduíche (2010-2011) também em Aprendizado de Máquinas na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) em Portugal, tendo desenvolvido suas atividades no Instituto de Engenharia e Sistemas de Computadores (INESC). É atualmente bolsista de produtividade do CNPq com projeto na área de aprendizado de máquinas (para o triênio 2024-2027) e, portanto, encontra-se no seleto grupo de pesquisadores reconhecidos pelos pares em sua área de atuação. Teve outros 2 projetos de bolsa de produtividade contemplados também em aprendizado de máquinas, sendo bolsista de produtividade desde 2018. Em 2011, ganhou o prêmio "Best Paper of Young Research" no IWANN'2011, e por isto passou um mês realizando pesquisa conjunta com um grupo de aprendizado de máquina do Centro de Investigación en Tecnologías de La Información y de las Comunicaciones (CITIC) de la Universidad De Granada (UGR). Desde 2007 é professor do Instituto Federal do Ceará (IFCE) e atualmente coordena o Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) do programa de pós-graduação em ciência da computação (PPGCC) do IFCE. É docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) e do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Telecomunicações (PPGET), ambos do IFCE. É colaborador do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Teleinformática (PPGETI) da UFC. Nestes programas realiza orientação de alunos de mestrado e doutorado. Em termos de publicação, tem mais de 80 artigos (em periódicos, conferências nacionais e internacionais) na área de inteligência artificial/aprendizado de máquinas; bem como possui patente concedida e diversos registros de software. Os temas de interesse de pesquisa em Inteligência artificial são aprendizado de máquina, visão computacional, computação gráfica, dentre outras.