• Inteligência Computacional

    O grupo de Inteligência Computacional tem como objetivo utilizar a inteligência computacional, principalmente as técnicas de aprendizagem de máquinas, para resolver problemas de indústrias, bancos, empresas de petróleo e setores utiliza técnicas de classificação e agrupamento.

    Membros

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Bruno Yuji Lino Kimura
Bruno Yuji Lino Kimura
Edson dos Santos Moreira
Edson dos Santos Moreira
Estevam Rafael Hruschka Júnior
Estevam Rafael Hruschka Júnior
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Jó Ueyama
Jó Ueyama
Maria Carolina Monard
Maria Carolina Monard
Paulo Cesar Masiero
Paulo Cesar Masiero
Renato Tinós
Renato Tinós
Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
Rodrigo Fernandes de Mello
Rodrigo Fernandes de Mello
Roseli Aparecida Francelin Romero
Roseli Aparecida Francelin Romero
Seiji Isotani
Seiji Isotani
Zhao Liang
Zhao Liang

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9725

Linhas de Pesquisa

Hardware. Sistemas Elétricos de Potência. Bioengenharia. Ciência da Computação. Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação. Biologia Molecular.

Formação acadêmica/titulação

2002 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Restabelecimento de Energia em Sistemas de Distribuição por Algoritmo Evolucionário Associado a Representação por Cadeias de Grafos
1998 - Mestrado em Engenharia Elétrica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Restabelecimento de Energia em Sistemas de Distribuição utilizando Algoritmo de Busca com Heurísticas Fuzzy
1995 - Graduação em Sistemas de Potência
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Estágio na Companhia Paulista de Força e Luz - CPFL

Informações

Recebeu título de doutor pela Universidade de São Paulo (Brasil) em 2002. Nessa universidade, tem sido professor desde 2003, recebeu o título de Livre-docente e tornou-se professor associado em 2009, passou para associado 2 em 2012. Atualmente é chefe do Departamento de Sistemas de Computação. Delbem investiga soluções computacionais para lidar com problemas do mundo real, tais como: qualidade da energia e restabelecimento de energia após apagões, predição de mudanças em sistemas complexos e detecção de doenças. Desenvolvem-se algoritmos para lidar de forma eficiente com os aspectos críticos dos problemas, tais como: larga-escala (complexidade computacional e algoritmos de estimação de distribuição), multicolinearidade (construção automática de modelos multivariados), tomada de decisão e otimização a partir de múltiplos critérios (algoritmos evolutivos multiobjetivos) e resposta em tempo-real (paralelização usando FPGAs).

Projetos

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 16 3373 9691

Linhas de pesquisa

Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Bioinformática, Redes Neurais

Formação acadêmica/titulação

1994 - Doutorado em Electronic Engineering
University of Kent, U. KENT, Inglaterra.
Título: TOWARDS AN INTEGRATED BOOLEAN NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION
1990 - Mestrado em Ciências da Computação
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil
Título: UM NOVO MODELO DE NEURONIO PARA O RECONHECIMENTO DE SEQUENCIAS
1987 - Graduação em Ciência da Computação
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil

Informações

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1987), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1990) doutorado em Electronic Engineering - University of Kent at Canterbury (1994) e pós-doutorado pela Universidade do Porto (2006). Atualmente é Professor Titular da Universidade de São Paulo, USP. É revisor ad hoc de várias fundações nacionais e internacionais de apoio à pesquisa. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina (Machine Learning), Mineração de Dados (Data Mining) e Ciência de Dados (Data Science), atuando principalmente nos seguintes temas:detecção de novidades, meta-aprendizado, pré-processamento de dados e metaheurísticas, com aplicações em Bioinformática, Engenharia, Finanças, Medicina e Meio Ambiente. É diretor do Centro de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados da USP.

Projetos

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Bruno Yuji Lino Kimura

Bruno Yuji Lino Kimura
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 12 3309 9500

Linhas de pesquisa

Gerenciamento de mobilidade em redes heterogêneas. Sistemas Distribuídos. Redes de Computadores. Redes de Computadores. Sistemas Distribuídos.

Formação acadêmica/titulação

2012- Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Sessões de comunicações tolerantes a rupturas: uma camada de Socket para aplicações cientes de mobilidade na Internet
2008 - Mestrado em Ciência da Computação
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: TIPS: Uma Plataforma para Mobilidade IP sobre a Camada de Transporte
2005 - Graduação em Ciência da Computação
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC MINAS, Brasil
Título: Modelagem e Implementação de um Sistema de Simulação para Análise de Políticas de Recuperação de Objetos Web
2001 - Curso técnico/profissionalizante
Instituto de Pesquisa e Treinamento em Tecnologia Computacional, INPETTECC, Brasil

Informações

Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2005), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2008) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2012). Atualmente é professor adjunto do Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal de São Paulo, onde desenvolve pesquisas nas áreas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.

Edson dos Santos Moreira

Edson dos Santos Moreira
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9699

Linhas de pesquisa

Gerenciamento de Redes. Segurança Computacional. Comércio Eletrônico

Formação acadêmica/titulação

1989 - Doutorado em Ciência da Computação
University of Manchester, MANCHESTER, Inglaterra
Título: The Design of an Arithmetic Unit for Digital Signal Processing
1984 - Mestrado em Física
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Um Analisador de Altura de Pulsos de 256 canais
1982 - Graduação em Engenharia Elétrica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil

Informações

Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (1982), mestrado em Física pela Universidade de São Paulo (1984), doutorado em Ciência da Computação pela University of Manchester - UK (1989) com estágios de pós-doutorado na Strathclyde University (jan-fev/1993) e University of Cambridge, the Computer Laboratory (fev/2006 ~ jan/2007). É Professor Titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, da Universidade de São Paulo desde agosto/2010. Tem experiência na área de Ciência da Computação e sua pesquisa principal é desenvolvida nos seguintes temas: Redes de Computadores, Comunicação sem-fio, Redes Veiculares, Gerenciamento de Mobilidade, Tecnologia Internet. Durante 24 anos de atuação na pós-graduação orientou 40 mestrados e 12 doutorados. Foi Chefe do Departamento de Ciências de Computação e Estatística do ICMC-USP (out/1996-out/1998), Diretor do Centro de Computação Eletrônica da USP (out/2000-jan/2006) e membro de vários órgãos colegiados na universidade. É membro da SBC, ACM e IEEE.

Projetos

Estevam Rafael Hruschka Júnior

Estevam Rafael Hruschka Júnior
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3351 8608

Linhas de pesquisa

Inteligência Artificial. Mineração de Dados. Big Data. Analytics. Aprendizado de Máquina. Técnicas computacionais aplicadas à biotecnologia e bioinformática. Sistemas Inteligentes.

Formação acadêmica/titulação

2003 - Doutorado em Computação - Programa de Engenharia Civil
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil
Título: Imputação Bayesiana no Contexto da Mineração de Dados
1997 - Mestrado em Informática
Universidade de Brasília, UnB, Brasil
Título: Propagação de Evidências em Redes Bayesianas: Diagnóstico sobre Doenças Pulmonares
1994 - Graduação em Ciências da Computação
Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil
Título: Um Estudo da Linguagem SCHEME através de Exemplos com Aplicações na Inteligência Artificial.

Informações

Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (1994), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de Brasília (1997) e doutorado em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (PEC/COPPE/UFRJ) (2003). Foi jovem pesquisador FAPESP e atualmente é pesquisador CNPq (PQ-2), pesquisador e professor associado da Universidade Federal de São Carlos e professor colaborador/visitante na Carnegie Mellon University em Pittsburgh, EUA, onde lidera (em conjunto com os professores Tom Mitchell e William Cohen) o projeto Read The Web (http://rtw.ml.cmu.edu) no qual o primeiro sistema computacional de aprendizado de máquina sem fim foi proposto e implementado e continua sendo investigado e desenvolvido. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, aprendizado sem fim, modelos gráficos probabilísticos, modelos Bayesianos, algoritmos evolutivos e teoria dos grafos. É membro do comitê editorial dos periódicos Intelligent Data Analysis - IOS Press e Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ADCAIJ). Tem experiência no desenvolvimento de projetos de cooperação internacional e nacional com universidades como Carnegie Mellon University (EUA), Stanford University (EUA), University of Washington (EUA), Oregon State university (EUA), Universidade do Porto (Portugal), University of Waterloo (CAN), University of Winnipeg (CAN), University of Manitoba (CAN), além de parcerias e colaborações com empresas nacionais e multinacionais como Google Inc. (EUA), Yahoo! Inc. (EUA), Bloomberg (EUA), BBN Inc. (EUA), CYC Corp. (EUA), E-BIZ Solutions (Brasil), etc.. Tem trabalhado como revisor para periódicos científicos relevantes, assim como participado do comitê de programa de várias conferências científicas nacionais e internacionais relevantes.

Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista

Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 6612

Linhas de Pesquisa

Machine Learning. Data Mining. Computational Entomology.

Formação acadêmica/titulação

2003 - Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Data Pre-processing for Supervised Machine Learning
1997 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: An Evaluation Environment for Machine Learning Algorithms
1994 - Graduação em Ciência da Computação
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil
Título: An Interpreter for the Prolog Language

Informações

Gustavo E. A. P. A. Batista is assistant professor in Computer Science at Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, Brazil. He is Ph.D. in Computer Science (2003) with post-doctorate stage at University of California, Riverside (2010-2011). His research interests include machine learning, data mining and time series processing with applications in public health, agriculture and the environment. He is author of more than 100 peer-reviewed papers in conference and journals.

Projetos

Jó Ueyama

Jó Ueyama
Func: Pesquisador Associado
Tel: +16 3373 6718

Linhas de Pesquisa

Redes de Computadores (ênfase em redes de sensores sem fio) e Sistemas Distribuídos (ênfase em middlewares)

Formação acadêmica/titulação

2006 - Doutorado em Ciencia da Computacao
Lancaster University, LANCASTER, Inglaterra
Título: A Run-Time Component Model for Building System Software
2001 - Mestrado em Ciência da Computação
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Modelo de Negociação Automatizada para Comércio Eletrônico
1998 - Graduação em Ciência da Computação
Universidade Federal do Pará, UFPA, Brasil.
Título: Sistema de Apoio Parlamentar: Análise e Projeto utilizando a metodologia de COAD&YOURDON

Informações

Jó Ueyama concluiu o PhD em ciência da computacao na Universidade de Lancaster (Inglaterra) em agosto de 2006. Possui dois pós-doutorados: o primeiro na University of Kent at Canterbury (Inglaterra) e o segundo na UNICAMP. Atualmente, ele é Professor Associado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP).

Projetos

Maria Carolina Monard

Maria Carolina Monard
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9646

Linhas de pesquisa

Aquisição Automática de Conhecimento. Mineração de Dados e Texto. Aprendizado de Máquina

Formação acadêmica/titulação

1980 - Doutorado em Informática
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil
Título: Projeto e Análise de Algoritmos de Classificação Externa baseados na Estratégia de Quicksort
1969 - Mestrado em Computer Science
University of Southampton, SOUTHAMPTON, Inglaterra
Título: An Automatic Flowcharting Using am Incremental Plotter
1962 - Graduação em Licenciatura Em Matemática e Física
Profesorado Roque Saenz Peña

Informações

Possui graduação em Licenciatura Em Matemática e Física - Profesorado Roque Saenz Peña (1962), Mestrado em Computer Science - University of Southampton (1969), Doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1980), Livre Docencte - Universidade de São Paulo (1986) e Pós-doutorado pela Universidade de Strathclyde (1987). Atualmente é Professor Titular Senior da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, mineração de dados e mineração de textos.

Paulo Cesar Masiero

Paulo Cesar Masiero
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9696

Linhas de pesquisa

Métodos e Ferramentas para o Desenvolvimento de Sotware. Reúso de Software. Teste de Programas Orientados a Aspectos

Formação acadêmica/titulação

1984 - Doutorado em Administração
Faculdade de Economia e Administração, FEA, Brasil
Título: Um Prognóstico sobre a Integração entre Automação de Escritório e Processamento de Dados
1979 - Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Brasil
Título: Modularização, Estruturação e Documentação em Projetos de Sistemas de Informação
1977 - Especialização em Computação
Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos (USP), ICMSC, Brasil
1975 - Graduação em Licenciatura em Matemática
Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (UNESP), IBILCE, Brasil

Informações

Mestre em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos, da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos, SP, (1979), Doutor em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, USP (1984), na área de Métodos Quantitativos e Informática. Pós-Doutorados na University of Michigan (1985), USA, e Universidade Técnica da Dinamarca (1993). Professor Titular aposentado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), da Universidade de São Paulo, em São Carlos (1977-2015). É assessor ad hoc da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior e de outras fundações de amparo à pesquisa. Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: teste estrutural de programas orientados a aspectos e reuso de software (frameworks OO, componentes, linguagens de padrões, linhas de produtos de software, geradores de aplicação, desenvolvimento baseado em modelos, etc), análise e projeto de software e ética em computação. Orientou treze doutores e quarenta e dois mestres. Publicou dois livros e tem cerca de 180 artigos publicados em periódicos e conferências, com mais de 1800 citações e HG=21, ambos computados pelo Google Scholar. Foi membro do Conselho Diretor e Diretor Financeiro da Sociedade Brasileira de Computação; membro da Comissão de Especialistas em Computação e Informática do MEC/SESU e membro da Comissão de Ciências de Computação da CAPES. Foi Diretor do Centro de Informática de São Carlos, do Campus de São Carlos da USP; Diretor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, da USP; Presidente da Comissão Central de Informática da USP e Coordenador de Tecnologia de Informação da USP. Foi o criador e o coordenador nos quatro primeiros anos do Curso de Sistemas de Informação da Escola de Artes, Ciências de Humanidades, da USP na Zona Leste, em São Paulo, e Vice-diretor dessa escola de 12/2008 a 12/2009. Foi Coordenador de Pós-graduação do CPG em Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC-USP.

Renato Tinós

Renato Tinós
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3315 0565

Linhas de pesquisa

Tolerancia a Falhas, Robotica. Algoritmos Genéticos. Redes Neurais Artificiais. Informática Biomédica. Robótica

Formação acadêmica/titulação

2003 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Tolerância a falhas em robôs manipuladores cooperativos
1999 - Mestrado em Engenharia Elétrica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Detecção e Diagnóstico de Falhas em Robôs Manipuladores via Redes Neurais Artificiais
1994 - Graduação em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

Informações

Possui graduação em Engenharia Elétrica (1994) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), mestrado (1999) e doutorado (2003) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Atualmente, é professor associado no Departamento de Computação e Matemática, FFCLRP, Universidade de São Paulo (USP). Orienta no programa de pós-graduação em Computação Aplicada da FFCLRP/USP. Atua na área de Ciência da Computação, com especial interesse em computação evolutiva, redes neurais artificiais e bioinformática.

Ricardo José Gabrielli Barreto Campello

Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 8182

Linhas de pesquisa

Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados

Formação acadêmica/titulação

2002 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Arquiteturas e Metodologias para Modelagem e Controle de Sistemas Complexos utilizando Ferramentas Clássicas e Modernas
1997 - Mestrado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Uma Nova Metodologia para Identificação Adaptativa de Modelos Relacionais Nebulosos
1994 - Graduação em Engenharia Elétrica/Eletrônica
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil
Título: Controle Automático de Sistemas utilizando Lógica Nebulosa

Informações

Possui Graduação em Eng. Elétrica / Eletrônica pela Universidade Estadual Paulista (1994), Mestrado e Doutorado em Eng. Elétrica / Automação pela Universidade Estadual de Campinas (1997 e 2002), Pós-Doutorado pela Universidade de Nice - Sophia Antipolis, França (2003) e Livre-Docência em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (2011). Entre 2003 e 2006 esteve com o Programa de Mestrado em Informática da Universidade Católica de Santos (hoje desativado), o qual ajudou a elaborar e reconhecer junto à Capes. Nesse período também atuou como pesquisador colaborador da Faculdade de Eng. Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas (FEEC/Unicamp). Foi Jovem Pesquisador da Fapesp no período 2006-2011 e é Pesquisador de Produtividade em Pesquisa do CNPq desde 2005. É também editor associado do periódico internacional "Computational Intelligence" (Wiley), desde 2015. Desde 2007 atua como docente em RDIDP junto ao Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), sendo que desde 2011 como Professor Associado. Entre 2011 e 2013 esteve em período sabático, como pesquisador / professor visitante, no Departamento de Ciência de Computação da Universidade de Alberta, em Edmonton, AB, Canadá. Suas áreas de interesse atuais incluem Análise de Padrões e Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina e Sistemas Inteligentes.

Rodrigo Fernandes de Mello

Rodrigo Fernandes de Mello
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 16 3373 6624

Linhas de pesquisa

Computação de Alto Desempenho. Escalonamento de Processos/Balanceamento de Carga. Séries Temporais. Aprendizado de Máquina.

Formação acadêmica/titulação

2003 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Proposta e Análise de Um Algoritmo de Balanceamento de Carga para Ambientes Heterogêneos
1999 - Mestrado em Ciência da Computação
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: Uma API que implementa os serviços de um Kernel de Tempo Real na Linguagem Java
1997 - Graduação em Tecnologia Em Processamento de Dados
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil

Informações

Rodrigo Fernandes de Mello é atualmente Professor Associado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, SP. Obteve seu título de doutor em 2003 pela Universidade de São Paulo. Seus interesses em pesquisa incluem Aprendizado de Máquina, Aplicações em Sistemas Dinâmicos, Análise de Séries Temporais e Data streams.

Projetos

Roseli Aparecida Francelin Romero

Roseli Aparecida Francelin Romero
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9661

Linhas de Pesquisa

Redes Neurais Complexas, Aprendizado de Robôs Móveis, Robótica Cooperativa, Robótica Social

Formação acadêmica/titulação

1993 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Redes Neurais Artificiais para Otimizaçao de Sistemas
1986 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Aproximação da Solução de Sistemas Lineares Inconsistentes na Norma de Chebyschev
1980 - Especialização em Ênfase Em Computação
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil
1980 - Graduação em Bacharelado Em Matemática.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil.

Informações

Roseli Ap. Francelin Romero possui Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de Campinas, UNICAMP e realizou posdoc na Carnegie Mellon University. Atualmente, ela é professora Titular junto ao Departamento de Ciências de Computação, do ICMC, da Universidade de São Paulo, atuando tanto na graduação como na pós-graduação. Ela é membro do grupo de Computação Bioinspirada do ICMC-USP e coordenadora do LAR - Laboratório de Aprendizado de Robôs do ICMC-USP. Ela é vice-chefe do depto. SCC/ICMC-USP, desde 2013, e vice-coordenadora do Centro de Robótica da USP de São Carlos-SP (CRob-SC/USP), desde 2010. Ela é membro ´Senior´ da INNS - International Neural Networks Society e sócia da SBC - Sociedade Brasileira de Computação e da SBA - Sociedade Brasileira de Automática. Tem atuado como Revisora de vários periódicos incluindo IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems e Neurocomputing. Ela é tutora do grupo de Robótica Warthog, bicampeão da CBR - Competição Brasileira de Robótica e também coordenadora local da Regional da Olimpiada Brasileira de Robótica, em São Carlos-SP. Recebeu o Premio Jabuti´2015, segunda colocação na Categoria: Engenharias, Tecnologias e Informática. Suas área de interesse são: redes neurais artificiais, sistemas nebulosos, visão computacional, aprendizado de máquina e robótica.

Seiji Isotani

Seiji Isotani
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373-8169

Linhas de pesquisa

Informática na Educação. Engenharia de Ontologias. CSCL - Computer Supported Collaborative Learning. Human-Computer Interaction. Intelligent Tutoring Systems. Web Semântica.

Formação acadêmica/titulação

2009 - Doutorado em Information And Communication Engineering
Osaka University, OsakaU, Japão
Título: An Ontological Engineering Approach to Computer-Supported Collaborative Learning: From Theory to Pratice
2005 - Mestrado em Ciências da Computação
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Desenvolvimento de Ferramentas no IGeom: Utilizando a Geometria Dinâmica no Ensino Presencial e a Distância
2006 - Especialização em Aprendizagem Colaborativa
Osaka University, OsakaU, Japão
Título: Ontological Engineering and Its Application in Collaborative Learning
2002 - Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: iMática: Ambiente Interativo de Apoio ao Ensino de Matemática via Internet

Informações

Seiji Isotani é Professor Associado (Livre-Docente) e Vice-Presidente da Comissão de Relações Internacionais (CRInt) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Possui Bacharelado e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (IME-USP). Fez especialização em Aprendizagem Colaborativa e Engenharia de Ontologias. E concluiu seu doutorado em Engenharia da Informação na Osaka University (Japão). Realizou seu pós-doutorado em Sistemas Tutores Inteligentes na Carnegie Mellon University (EUA) onde foi contratado e permaneceu no quadro docente (Faculty) até 2011. Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação, tecnologia educacional e transferência de tecnologia, com ênfase em sistemas colaborativos, sistemas baseados em ontologias e sistemas educacionais inteligentes. Há mais de uma década trabalha com geração de tecnologias educacionais voltadas para o ensino de matemática. É fundador e atual co-coordenador do Laboratório de Computação Aplicada à Educação e Tecnologia Social Avançada (CAEd). É também co-fundador de duas empresas de base tecnológica (startups), sendo uma na área de tecnologias educacionais (MeuTutor) e outra na área de tecnologias semânticas (Linkn - Boa Moradia). Ambas foram premiadas em diferentes oportunidades pela produção e aplicação de inovações tecnológicas no setor. Tem realizado pesquisas sobre os seguintes temas: sistemas tutores inteligentes, CSCL (aprendizagem colaborativa), ontologias, open linked data, web semântica e mineração/visualização de dados educacionais. Atua como membro do comitê de diversas revistas científicas nacionais e internacionais, além de ser sistematicamente convidado como palestrante (keynote speaker) e membro do Comitê de Programa de eventos nacionais e internacionais. Foi Editor Chefe da Revista Brasileira de Informática na Educação e Representante da SBC no Technical Committee on Education (TC3) da IFIP - International Federation for Information Processing. Atuou como Professor Visitante na Tokyo Institute of Technology, Japan Advanced Institute of Science and Technology, e Pompeu Fabra University. Seiji recebeu diversos prêmios em sua carreira. Em pesquisa recebeu prêmios da SBC (melhor dissertação de mestrado), da ACM (Student Research Competition) e da IEEE (Outstanding Academic Achievement). Em Inovação foi vencedor da Olimpíada USP de Inovação e Finalista do Prêmio Santander em Ciência e Inovação. Na área de Docência recebeu o Prêmio Excelência em Docência de Graduação pelo ICMC-USP. Atualmente, é ACM Distinguished Speaker, IEEE Senior Member, bolsista produtividade do CNPq, Membro do Conselho Municipal da Secretaria da Educação do Município de São Carlos e Editor Associado da IEEE Transactions on Learning Technologies.

Projetos

Zhao Liang

Zhao Liang
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 16 3602 0569
Homepage: http://dcm.ffclrp.usp.br/~zhao/

Linhas de Pesquisa

Sistemas dinâmicos para processamento de informação. Redes complexas. Redes neurais. Bioinformática. Reconhecimento de padrões e processamento de imagens.

Formação acadêmica/titulação

1998 - Doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação
Instituto Tecnológico de Aeronáutica, ITA, Brasil
Título: Locally Excitatory Chaotic Oscillator Network for Scene Segmentation
1996 - Mestrado em Engenharia Eletrônica e Computação
Instituto Tecnológico de Aeronáutica, ITA, Brasil
Título: Sistema multimídia para grafos de decisão no AIPC
1988 - Graduação em Ciência da Computação
Universidade de Wuhan, WHU, China

Informações

Recebeu seu BS, em 1988, pela Universidade de Wuhan, China, e concluiu seus mestrado e doutorado pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 1996 e 1998, respectivamente, todos em Ciência da Computação. Em 2000, ele se juntou ao corpo docente do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), São Carlos. Atualmente, ele é Professor Titular e Chefe do Departamento de Computação e Matemática (DCM), Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP), Universidade de São Paulo (USP). Entre 2003 e 2004, ele foi Pesquisador Visitante na Arizona State University, EUA. Ele possui experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neurais artificiais, redes complexas, inteligência artificial, bioinformática e reconhecimento de padrões. O Dr. Zhao Liang é orientador de mestrado e doutorado. Ele foi Editor Associado na IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems e atualmente ele é Editor Associado na Neural Networks. O Dr. Zhao Liang foi líder do grupo de pesquisa e coordenador do laboratório da Computação Bioinspirada (BIOCOM) do ICMC/USP. Além disso, ele serve como Program Chair de diversos congressos internacionais. O Dr. Zhao Liang é Senior Member do IEEE e membro da INNS e SBC. Entre vários prêmios científicos recebidos, destaca a tese de doutorado do Dr. Thiago Christiano Silva, sob orientação do Dr. Zhao Liang, que recebeu o Prêmio Capes de Tese 2013 na área de Ciência da Computação e o Prêmio Tese Destaque USP 2013 na grande área de Ciências Exatas e da Terra. O artigo "Stochastic Competitive Learning in Complex Networks" publicado no IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems foi destaque pela IEEE Computational Intelligence Magzine (vol. 7, no. 3, 2012).

  • Pós Doutorado

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    Em andamento
     Nome / TítuloSupervisorBolsa
    Carla Lopes Rodriguez Seiji Isotani CNPq Início: 2014
    -
     
    Carlos de Oliveira Affonso André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho   Início: 2015
    -
     
    Cássio Martini Martins Pereira Rodrigo Fernandes de Mello FAPESP Início: 2013
    Agrupamento de fluxos contínuos de dados de alta dimensionalidade
     
    Clarimar José Coelho Alexandre Cláudio Botazzo Delbem CAPES Início: 2014

     
    Edwin Rafael Villanueva Talavera André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho CNPq Início: 2015
    -
     
    Isvani Inocencio Frías Blanco André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho FAPESP Início: 2015

     
    Leonardo Brandão Marques Seiji Isotani CNPq Início: 2014

     
    Rafaela Vilela de Rocha Campos Seiji Isotani CNPq Início: 2015
    -
     
    Rosane Maria Maffei Vallim Rodrigo Fernandes de Mello FAPESP Início: 2013
    Estabilidade em fluxos de dados: uma abordagem baseada em séries substitutas
     
    Soledad Espezua Llerena André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho CAPES Início: 2015
    -
     
    Thiago Ferreira Covões Zhao Liang CNPq Início: 2015
    Classificação de Dados de Alto Nível Baseada em Redes Complexas com Aplicações em Reconhecimento Invariante de Padrões
     
    Tomas Horvath André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho CAPES Início: 2015
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