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docente · IFSP

Fábio Vieira Do Amaral

Rede Integra
Instituto Federal de São Paulo · Campus São Paulo · Portal Integra da instituição

Servidor(a) da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica.
Currículo e competências no Portal Integra da instituição.

Marca de Instituto Federal de São PauloMarca do Integra

Localização e contato

Campus São Paulo • R. Pedro Vicente, 625 - Canindé, São Paulo - SP, 01109-010 • SP

Resumo profissional

Professor universitário com 25 anos de experiência no ensino superior, atuando em instituições como IFSP, FATEC, FIAP, SENAC. UNIP, entre outras. Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Paulista (UNIP), com foco na linha de pesquisa Métodos Quantitativos, Inteligência Computacional e Redes Neurais Paraconsistentes. Mestre em Engenharia da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, pelo Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (IPT). Com mais de 30 anos de atuação profissional em desenvolvimento de software, possui sólida experiência em Qualidade de Software, Metodologias de Desenvolvimento, Banco de Dados Oracle, Sistemas Baseados em Conhecimento, Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Clusters de Alto Desempenho (Linux), onde inovou construindo o notecluster um sistema no qual um notebook utilizado como servidor pode transformar laboratórios de informática em supercomputadores, aproveitando a estrutura existente nos campi das universidades. Na UNIP, implantou clusters com aproximadamente 400 computadores, integrando-os a disciplinas como Sistemas Operacionais, Redes, Programação Paralela e Computação Gráfica. Na área acadêmica, leciona disciplinas nos cursos de Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação, Tecnólogos em Computação e em programas de pós-graduação em Engenharia de Software. Atua como líder de disciplinas e integrou o grupo de preparação de material para o ENADE, vinculado à vice-reitoria da UNIP. Como membro do grupo de pesquisa em Lógica Paraconsistente e Inteligência Artificial (dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/0508908011022493), desenvolveu, entre outras soluções, um classificador para diagnóstico precoce do câncer de mama, com acurácia entre 92 e 98 em apenas cinco segundos, utilizando Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes; além de sistemas de apoio à decisão baseados na extração de contradições em grupos de indivíduos. CEO de empresa de tecnologia, lidera projetos inovadores com foco em Inteligência Artificial e aplicações voltadas ao agronegócio, medicina, industria, etc.
Palavras-chave:Redes neurais artificiaisLógica ParaconsistenteDesenvolvimento de software ao apoio ao diagnóticoCluster de computadoresComputacao de alto desempenhoLinuxProcessamento ParaleloProcessamento DistribuidoBeowulfEfficiency Environmental
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