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  • Ciência de Dados

    O grupo de Ciência de Dados busca analisar dados a partir de procedimentos estatísticos e computacionais para estudar e determinar os riscos aos quais determinado evento de interesse está exposto. O grupo tem estudos nas áreas de novas distribuições de probabilidade para dados de contagem, novas distribuições de sobrevivência, modelos de classificação, desenvolvimento de um sistema estatístico online, modelos estatísticos para controle de estatísticos para dados composicionais.

    O grupo também 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.

    Pesquisadores

Adriano Kamimura Suzuki
Adriano Kamimura Suzuki
Alessandra Mazzo
Alessandra Mazzo
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Ana Carolina Lorena
Ana Carolina Lorena
Anderson Rocha
Anderson Rocha
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
André Fujita
André Fujita
Bruno Yuji Lino Kimura
Bruno Yuji Lino Kimura
Carlos Alberto Ribeiro Diniz
Carlos Alberto Ribeiro Diniz
Carlos de Oliveira Affonso
Carlos de Oliveira Affonso
Cláudio Fabiano Motta Toledo
Cláudio Fabiano Motta Toledo
Edson dos Santos Moreira
Edson dos Santos Moreira
Eduardo Mario Mendiondo
Eduardo Mario Mendiondo
Estevam Rafael Hruschka Júnior
Estevam Rafael Hruschka Júnior
Fabio Gagliardi Cozman
Fabio Gagliardi Cozman
Francisco Aparecido Rodrigues
Francisco Aparecido Rodrigues
Francisco Louzada Neto
Francisco Louzada Neto
Gleici da Silva Castro Perdoná
Gleici da Silva Castro Perdoná
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Heber Lombardi de Carvalho
Heber Lombardi de Carvalho
Elisa Yumi Nakagawa
Elisa Yumi Nakagawa
Jó Ueyama
Jó Ueyama
João Paulo Papa
João Paulo Papa
Jorge Luis Bazán Guzmán
Jorge Luis Bazán Guzmán
Jose Fernando Rodrigues Jr
Jose Fernando Rodrigues Jr
Josemar Rodrigues
Josemar Rodrigues
Julio Michael Stern
Julio Michael Stern
Katiane Silva Conceição
Katiane Silva Conceição
Laura Leticia Ramos Rifo
Laura Leticia Ramos Rifo
Julio Cezar Estrella
Julio Cezar Estrella
Luis Gustavo Nonato
Luis Gustavo Nonato
Marcelo de Souza Lauretto
Marcelo de Souza Lauretto
Mariana Cúri
Mariana Cúri
Marinho Gomes de Andrade Filho
Marinho Gomes de Andrade Filho
Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Moacir Antonelli Ponti
Moacir Antonelli Ponti
Nikolai Valtchev Kolev
Nikolai Valtchev Kolev
Osvaldo Anacleto Junior
Osvaldo Anacleto Junior
Paulo Cesar Masiero
Paulo Cesar Masiero
Paulo Henrique Ferreira da Silva
Paulo Henrique Ferreira da Silva
Paulo Sérgio Lopes de Souza
Paulo Sérgio Lopes de Souza
Renato Tinós
Renato Tinós
Rodrigo Fernandes de Mello
Rodrigo Fernandes de Mello
Ronaldo Dias
Ronaldo Dias
Roseli Aparecida Francelin Romero
Roseli Aparecida Francelin Romero
Seiji Isotani
Seiji Isotani
Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
Vera Lucia Damasceno Tomazella
Vera Lucia Damasceno Tomazella
Vicente Garibay Cancho
Vicente Garibay Cancho
Wallace Correa de Oliveira Casaca
Wallace Correa de Oliveira Casaca
Zhao Liang
Zhao Liang

Adriano Kamimura Suzuki

Adriano Kamimura Suzuki
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 8164

Linhas de Pesquisa

Probabilidade e Estatística. Análise de Dados. Inferência Paramétrica. Teoria Geral e Fundamentos da Probabilidade. Probabilidade e Estatística Aplicadas. Inferência Bayesiana.

Formação acadêmica/titulação

2012 - Doutorado em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: Modelos de Sobrevivência Bivariados Baseados na Cópula FGM: Uma Abordagem Bayesiana
2007 - Mestrado em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: Modelagem Estatística para Determinação de Resultados de Dados Esportivos
2004 - Graduação em Matemática
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil

Informações

Possui graduação em Matemática (Licenciatura) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2004) , mestrado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2007) e doutorado em estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2012). Tem experiência na área de Probabilidade e Inferência Estatística, com ênfase em inferência bayesiana.

Projetos

  • Eco dos Números
  • Previsão Esportiva

Alessandra Mazzo

Alessandra Mazzo
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3315 0176

Linhas de pesquisa

Fundamentação teórica, metodológica e tecnológica do processo de cuidar - Objetivo: Estudos sobre o desenvolvimento, utilização e avaliação de recursos tecnológicos, inovação técnica, modelos e artefatos que sustentam a aplicação do conhecimento produzido;

Formação de profissionais e de professores na área da saúde - Objetivo: Estudos com foco na educação superior e na educação profissional técnica de nível médio na modalidade educação básica, envolvendo políticas, currículo, planejamento, metodologia de ensino e de avaliação do processo ensino-aprendizagem.

Formação acadêmica/titulação

2002 - Doutorado em Enfermagem (Conceito CAPES 5)
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: Enfermagem Empreendedora - banco de ossos: da implantação à assistência.
1998 - Mestrado em Enfermagem. 
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: O PAPEL DO ENFERMEIRO NA VISÃO DO CLIENTE EXTERNO.
1992 - Graduação em Enfermagem. 
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 

Informações

Bolsista de Produtividade e Pesquisa Nível 2 do CNPq. Graduada em Enfermagem pela Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (EERP-USP) em 1992, Mestre (1998), Doutora (2002) e Livre-Docente (2015) pela EERP-USP. Especialista em Centro Cirúrgico, Central de Materiais e Recuperação Anestésica pela Sociedade Brasileira de Enfermeiros de Centro Cirúrgico (SOBECC) em 1998. Possui pós-doutorado pela Escola Superior de Enfermagem de Coimbra.. Exerce a função de Professora Associada da EERP-USP. Exerceu a função de Assistente Técnico de Direção II na EERP-USP, assessorando projetos de modernização e implantação de laboratórios de simulação. Exerceu a função de Coordenadora do Curso de Enfermagem da Universidade Paulista-UNIP no Campus de Ribeirão Preto (2005/2008), de Enfermeira Especialista em Laboratório na EERP-USP (2006/2008). É coordenadora do Grupo de Estudo, Pesquisa e Extensão em Simulação Clínica Interprofissional GEPESCIP,Tutora da Liga Acadêmica de Simulação Clínica e Tecnologia da EERP-USP. Desenvolve projetos relacionados a Assistência de enfermagem nas eliminações urinárias (com ênfase no cateterismo urinário intermitente) e Simulação Clínica.

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
Func: Pesquisador Principal
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

Ana Carolina Lorena

Ana Carolina Lorena
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 12 3294 9500 - ramal 9769

Linhas de pesquisa

Mineração de dados; aprendizado de máquina supervisionado; ciência de dados

Formação acadêmica/titulação

2006 - Doutorado em Ciência da Computação. 
Universidade de São Paulo - São Carlos, USP, Brasil. 
Título: Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses
2001 - Graduação em Ciência de Computação. 
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: Utilização de Modelos de Redes Neurais Associados a Imagens para Navegação de Robôs Móveis.

Informações

Possui graduação em Ciência de Computação pela Universidade de São Paulo (2001), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo - São Carlos (2006) e pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo - São Carlos (2007). Foi docente da Universidade Federal do ABC de 2007 a 2012 e da Universidade Federal de São Paulo de 2012 a 2018. Atualmente é Professora Associada no Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: mineração de dados, aprendizado de máquina supervisionado e ciência de dados.

Anderson Rocha

Anderson Rocha
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 19 3521-2979

Linhas de pesquisa

Inferência em Dados Complexos; Inteligência da Máquina; Computação Forense; Biometria.

Formação acadêmica/titulação

2009 - Doutorado em Ciência da Computação (Conceito CAPES 7)
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil. 
com período sanduíche em University of Colorado at Colorado Springs (Orientador: Terrance E. Boult). 
Título: Classificadores e Aprendizado em Processamento de Imagens e Visão Computacional.
2006 - Mestrado em Ciência da Computação (Conceito CAPES 7)
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil. 
Título: Randomização Progressiva para Esteganálise.
2003 - Graduação em Ciência da Computação. 
Universidade Federal de Lavras, UFLA, Brasil. 
Título: Camaleão: um software para proteção digital utilizando esteganografia. 

Informações

Anderson de Rezende Rocha é professor associado (Livre-Docente) do Instituto de Computação, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Graduou-se em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) em 2003. Concluiu o mestrado (2006), doutorado (2009) e Pós-Doutorado (2009) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Suas principais áreas de atuação são Computação Forense, Inferência em Dados Complexos e Inteligência de Máquina. Tem participado como membro de comitê de programa de diversos eventos importantes em Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões e Computação Forense e é editor associado de importantes periódicos internacionais tais como o IEEE Transactions on Information Forensics and Security (T.IFS), Elsevier Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCI), Springer/Eurasip Journal on Image and Video Processing (JIVP) e a IEEE Security & Privacy Magazine. É membro afiliado eleito da Academia Brasileira de Ciências (ABC) e da Academia Brasileira de Ciências Forenses (ABCF). Em 2016, foi eleito pela segunda vez para o IEEE Information Forensics and Security Technical Committee (IFS-TC) e, em Dezembro de 2017, foi eleito vice-chair do mesmo comitê para o ano de 2018. É um Microsoft Research e um Google Research Faculty Fellow, reconhecimentos acadêmico promovidos pela Microsoft Research e pela Google, respectivamente. Adicionalmente, em 2016 tornou-se um Tan Chin Tuan (TCT) Fellow, reconhecimento feito pela Tan Chin Tuan Foundation de Singapura. É coordenador de diversos projetos de pesquisa financiados por agências de fomento e empresas nacionais e multi-nacionais tendo diversas patentes licenciadas. Finalmente, é bolsista de produtividade do CNPQ (PQ2). Desde Abril de 2017, é Diretor Associado do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas.

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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André Fujita

André Fujita
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 11 3091 5177

Linhas de Pesquisa

Conectividade e métodos estatísticos em grafos

Formação acadêmica/titulação

2007 - Doutorado em Ciências (Bioinformática)
Universidade de São Paulo, USP, Brasil, com período sanduíche em Universidade de Tóquio
Título:Análise de dados de expressão gênica: normalização de microarrays e modelagem de redes regulatórias
2003 - Graduação em Ciência da Computação
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Anotação de genes associados com o controle da proliferação celular e origem de tumores.

Informações

Possui graduação em Ciência da Computação (2003), doutorado em Bioinformática (2007) e livre-docência (2016), todos pela Universidade de São Paulo. Realizou pós-doutorado na Universidade de Tóquio e é recipiente do Special Postdoctoral Researcher Program do RIKEN. Foi pesquisador visitante do Cancer Research Institute da Universidade de Kanazawa (Japão) em 2014 e 2015. Ganhou prêmios de melhor tese em ciência da computação pela Sociedade Brasileira de Computação, Menção Honrosa no prêmio CAPES de teses na área de Ciências Biológicas I, e é Fellow do Alexander von Humboldt Foundation (Alemanha). Trabalha com temas relacionados à conectividade e métodos estatísticos em grafos, ambos com aplicações na análise de dados biológicos em larga escala ("omics", EEG, fMRI). Atualmente é Professor Associado do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo.

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.

Carlos Alberto Ribeiro Diniz

Carlos Alberto Ribeiro Diniz
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3351 8241

Linhas de Pesquisa

Modelagem Estatística. Inferência Bayesiana.

Formação acadêmica/titulação

1993 - Doutorado em Estatística
University Of South Carolina
Título: Segmented Plane Regression
1986 - Mestrado em Estatística
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Testes de igualdade de medias de MANOVA: Robustez a desigualdade das dispersões
1982 - Graduação em Matemática Bacharelado
Universidade Federal do Maranhão, UFMA, Brasil

Informações

Possui graduação em Matemática Bacharelado pela Universidade Federal do Maranhão (1982), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1986) e doutorado em Estatística - University Of South Carolina (1993). Atualmente é professor associado da Universidade Federal de São Carlos. Tem experiência na área de Estatística, com ênfase em modelagem, atuando principalmente nos seguintes temas: Planejamento, Regressão, Análise Multivariada. É Coordenador do Programa de Pós-graduação em Estatística - UFSCar.

Carlos de Oliveira Affonso

Carlos de Oliveira Affonso
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 15 3524 9100 - ramal 9158

Linhas de Pesquisa

Inteligência artificial, processamento de polímeros, lógica Fuzzy, redes neurais artificiais

Formação acadêmica/titulação

2013 - Doutorado em Engenharia Mecânica
Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", UNESP, Brasil
Título: Redes Neurais Aplicadas em Processos de Usiangem da Madeira
2010 - Mestrado em Engenharia de Produção
Universidade Nove de Julho, UNINOVE, Brasil
Título: Aplicação de Redes Neuro Fuzzy ao Processamento de Polímeros na Industria Automotiva
1995 - Graduação em Engenharia Mecânica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil

Informações

Atualmente é Professor Assistente Doutor na UNESP - Universidade Paulista Julio de Mesquita Filho e Vice-coordenado do curso de Engenharia Industrial Campus de Itapeva Pós doutorado em andamento no tema: Convolutional Network applied to Image Classification. Doutor em Engenharia Mecânica - Universidade Estadual Paulista Titulo da Tese: Redes Neurais Aplicadas em Processos de Usinagem da Madeira. Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Nove de Julho. Graduação em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos Universidade de São Paulo (1995). Experiência na área de Engenharia de Materiais. Professor substituto nas disciplinas: - Cálculo Diferencial e Integral I e II - Física Geral ll - Instrumentação e controle de Processo - Projeto de Instalações Elétricas Industriais Na Unesp - Campus Experimental de Itapeva. Docente na área de Sistemas de Informação na FAIT-Itapeva. Atuação acadêmica nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Processamento de Polímeros, Lógica Fuzzy, Redes Neurais Artificiais.

Projetos

Cláudio Fabiano Motta Toledo

Cláudio Fabiano Motta Toledo
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 8160

Linhas de Pesquisa

Sistemas Evolutivos e Modelagem Matemática aplicados a problemas de planejamento de produção, otimização, veículos aéreos não tripulados, jogos digitai, recuperação de imagens, entre outros..

Formação acadêmica/titulação

2005 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Problema Conjunto de Dimensionamento de Lote e Programação da Produção
1999 - Mestrado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Resolução de um Problema Dinâmico de Programação de Máquinas Paralelas com Custo de Troca de Ferramentas Dependente da Seqüência e Restrições de Tempo.
1995 - Graduação em Matemática Aplicada e Computacional
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil

Informações

Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (1995), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1999), doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2005) e livre docência em Sistemas de Computação pela Universidade de São Paulo (2016). Realizou pós-doutorado no Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) do Massachusetts Institute of Technology (2015). Atua como professor na Universidade de São Paulo desde 2011. Tem experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Sistemas Evolutivos e Modelagem Matemática aplicados a problemas de planejamento de produção, otimização, veículos aéreos não tripulados, jogos digitai, recuperação de imagens, entre outros.

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

Eduardo Mario Mendiondo

Eduardo Mario Mendiondo

Linhas de pesquisa

Matemáticas aplicadas à Hidrologia. Hidrometeorologia para engenheiros. Hidrologia de bacias hidrográficas. Tratamento de dados hidroclimatológicos. Sistemas de incentivo aos alunos de hidrologia. Tutoria universitária de alunos de engenharia. Projetos de irrigação e drenagem. Balance hídrico rural e urbano. Processos em meio não-saturado. Hidráulica computacional. Gestão dos recursos hídricos. Estatística de dados espaciais. Hidrologia ecológica. Análise de incertezas hidrológicas. Princípios e aplicações de imageamento por radar. Geoestatística. Hidrologia de áreas urbanas. Hidrometria. Hidrologia Urbana. Modelos de escalas embutidas. Erosão e sedimentação. Agrohidrologia. Modelos hidrológicos computacionais. Water use and water management (400 000 km2) (Director: Prof. J. Alcamo). Macro scale modeling in Northeast Brazil. Integrated models. Research exchange in policy workshops. Climate change and water use scenarios until 2040. Hidrologia física experimental de bacias em biomas naturais e antropizados. Modelos de oferta e demanda hídrica: incerteza e risco sob mudanças climáticas. Ecohidrologia: recuperação ambiental de bacias degradadas e reuso de água. Sensoriamento remoto aplicado às várzeas: análise multi-temporal NOAA-AVHRR. Prevenção e Controle: inundações urbanas, sistemas de alerta antecipado. Regionalização hidrológica: regional e global, padrão internacional PUB /IAHS. Planos de bacia: cenários estratégicos 2010, 2020, 2050 e 2100, padrão Banco Mundial. EPSRC-UK/Brazil Collaboration for Urban Resilience (2016-2017).

Formação acadêmica/titulação

2001 - Doutorado em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental (Conceito CAPES 6)
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil. 
Título: Contribuições da análise de incertezas para a recuperação ambiental de bacias pela abordagem interdisciplinar de Geobiohidrologia
1995 - Mestrado em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental (Conceito CAPES 6)
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil. 
Título: Integração das Escalas Hidrológicas nas Bacias Embutidas do Rio Potiribu.
1991 - Graduação em Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. 
Universidad Nacional Del Litoral, U.N.L., Argentina. 
Título: El recurso hídrico como factor limitante en la producción de cana de azúcar y algodón en el norte de Santa Fe.

Informações

Medalha Defesa Civil do Estado de São Paulo (2016). Engenheiro de Recursos Hídricos da Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídrica, da Universidad Nacional del Litoral, Argentina (FICH-UNL), com Mestrado e Doutorado em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (IPH-UFRGS). Pesquisador visitante do Fachgebietes Wasserbau und Wasserwirtschaft (WaWi) e Pós-Doc Sênior do Center for Environmental Systems Research da University of Kassel, Alemanha (CESR/Kassel). 2017 Fellow of Institute of Advanced Studies of the Univ of Wawick, UK. Experiência em projetos, soluções e inovações para comunidades vulneráveis na área de recursos hídricos, saneamento e saúde (WASH), modelagem e análise de incertezas, ecohidrologia, pegada hidrica, sistemas de recursos hídricos sustentáveis, resilientes e inteligentes (Smart Cities), SUDS/Low Impact Development, adaptação às mudanças climáticas, gestao da demanda, otimizacao de cobranca. Pesquisador associado e sub-coordenador de Núcleo de Apoio a Pesquisas (NAP/USP) de INCLINE/NapMC (INterdisciplinary CLimate INvEstigation Center) e do NAP/USP Centro de Educação e Pesquisa em Desastres Naturais/CEPED/USP. Ex-Membro de Scenario Working Group of Millennium Ecosystem Assessment (MEA), Science Steering Group of Prediction in Ungauged Basins (PUB-IAHS); Colaborador do Water Programme/IANAS-IAP; também atuou no GWP e no Grupo Gestor da CapNet Brasil; participou de iniciativas junto a UNESCO-IHP sobre Educação e com a WMO/Intercomparison of Flood Forecasting Models; participa de redes internacionais como WMO/Prohimet sobre Previsão e Monitoramento Hidrológico; assessorou cientificamente o Banco Mundial e OEA(Organização de Estados Americanos). Tem experiência de cooperação internacional com Europa, Ásia, e Países Americanos. Professor Doutor da Universidade de São Paulo na Escola de Engenharia de São Carlos; orientador do Programa de Pós-graduação em Engenharia Hidráulica e Saneamento e colabora junto a programas interdiciplinares de MProASas/Fac Saúde Pública, USP e de INCLINE/IAG/USP. Entre 2007-2011, foi coordenador de Engenharia Ambiental da EESC/USP. Orientou diretamente, mais de 50 pesquisadores; dentre eles mestrados, doutorados, pós-doutorados, iniciações cientificas e pesquisas de extensão em C&T. Entre 2014 e 2016 atuou como Coordenador Geral do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais do Ministério de Ciência, Tecnologia, Inovação e Comunicações (CEMADEN/MCTIC). Atualmente lidera quatro (4) Grupos de Pesquisa de CNPq certificados pela EESC/USP. Desde 2002 coordena o Núcleo Integrado/Interdisciplinar de Bacias Hidrográficas na USP-1 Sao Carlos. Em 2017, inaugura o primeiro laboratório-atelier interdisciplinar; The WADI Lab (Water-Adaptive Design & Innovation) com áreas alvo: Coupled Human-Water System Innovation for Smart Cities, Socio-Hydrology Solutions for Anthropocene Water-Energy-Food Nexus, Resilient Water Engineering Powered by Human-in-the-Loop Design, Critical Water Infrastructure Resilience, Climate-Resilient Water Utilities, Human-Water Sensing and Participatory Information Systems, Adaptive Water Decision Systems, Water Security & Insurance, Water Footprinting and Multidimensional Water Balance, Secure Freshwater with Water Funds, Built-/Natural Systems under Scenarios of Aging Infrastructure and Climate Change and Public/Private Engagement for Water Livable Communities.

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.

Fabio Gagliardi Cozman

Fabio Gagliardi Cozman
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 11 3091 5337

Linhas de pesquisa

Manipulação e aplicações de conjuntos de probabilidades. Modelos estatísticos baseados em grafos. Aprendizado de máquina. Robôs móveis.

Formação acadêmica/titulação

1997 -  Doutorado em Phd, robotics
Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos
Título: Decision-making with convex sets of distributions: Quasi-Bayesian networks and outdoor visual position estimation
1991 -  Mestrado em Engenharia Mecânica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Controlador de Trajetória para o Robô Móvel Ariel: Solução de Controle Ótimo
1989 - Graduação em Engenharia Elétrica Modalidade Eletrônica
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Controlador para o robô móvel Ariel

Informações

Professor Titular da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Dept. Engenharia Mecatrônica) desde 2007, tendo ingressado na Escola Politécnica em 1990. Possui graduação em Engenharia Elétrica Modalidade Eletrônica pela Universidade de São Paulo (1989), mestrado em Engenharia pela Universidade de São Paulo (1991), Phd pela Carnegie Mellon University (1997), Livre-docência pela Universidade de São Paulo (2003). Atualmente é coordenador da comissão de inteligência artificial da SBC, Associate Editor do Int. Journal on Approximate Reasoning, membro do Editorial Board do Artificial Intelligence Journal, e Associate Editor do Journal of Artificial Intelligence Research. Pesquisas focam na automação de processos de decisão sob incerteza, incluindo representação de conhecimento e aprendizado (tópicos: inteligência artificial, redes bayesianas, conjuntos de probabilidade, modelos estatísticos gráficos).

Francisco Aparecido Rodrigues

Francisco Aparecido Rodrigues
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 16 3373 8226

Linhas de Pesquisa

Redes complexas, Sistemas complexos, Sincronização de osciladores, Modelos de propagação de informação, Reconhecimento de padrões, Processos dinâmicos em redes.

Formação acadêmica/titulação

2007 - Doutorado em Física
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Caracterização, classificação e análise de redes complexas
2004 - Mestrado em Física
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Técnicas de Programação Paralela para Computação Científica.
2001 - Graduação em Física.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Avaliação do desempenho de rotinas de diagonalização do pacote ScaLAPACK em um cluster.

Informações

Francisco A. Rodrigues é professor associado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (Universidade de São Paulo), atuando na área de sistemas complexos. Possui graduação em Física pela Universidade de São Paulo (IFSC, 2001), mestrado em Física pela Universidade de São Paulo (março de 2004) e doutorado em Física (agosto de 2007). Foi pós-doutor no Instituto de Física de São Carlos com bolsa da Fapesp. Sua pesquisa se concentra na análise, simulação e modelagem de processos dinâmicos em redes complexas. Está interessado na modelagem de propagação de epidemias e rumores em redes sociais e tecnológicas e na modelagem de processos de sincronização de osciladores acoplados (principalmente no modelo de Kuramoto). As principais aplicações de seu trabalho incluem as redes de distribuição de energia elétrica, comércio mundial, o mercado financeiro, biologia de sistemas, neurociências, redes tecnológicas, redes sociais e aprendizado de máquina. Publicou mais de 50 artigos em revistas internacionais que já foram citados mais de 2000 vezes segundo o Google Scholar e mais de 900 vezes, segundo o Web of Science. Atualmente é presidente da comissão de pesquisa do ICMC. É orientador (níveis mestrado e doutorado) no Programa de Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC e Programa de Pós-graduação do IFSC.

Projetos

Francisco Louzada Neto

Francisco Louzada Neto
Func: Coordenador de Transferência Tecnológica
Tel: +55 16 3373 6614

Linhas de pesquisa

Modelagem para Dados de Sobrevivência e Confiabilidade, Inferência Bayesiana, Modelos de Regressão, Planejamento de Experimentos, Controle de Qualidade, Modelagem de Risco, Metodologia Bayesiana de Controle de Spam, Data Mining

Formação acadêmica/titulação

1998 - Doutorado em Doutorado em Estatística
Universidade de Oxford
Título: HAZARD MODELS FOR LIFETIME DATA
1991 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: TESTES DE SOBREVIVENCIA ACELERADOS: UMA ANALISE BAYESIANA DO MODELO DE EYRING
1988 - Graduação em Bacharelado em Estatistica
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil

Informações

I am a Professor of Statistics in the Institute of Mathematical Science and Computing at the University of São Paulo (USP) in Brazil, and Director of Technology Transfer of the Center for Research, Innovation and Dissemination of Mathematical Science in Industry.
I am PhD in Statistics from the University of Oxford (1998), Master in Computer Science and Computational Mathematics from the USP (1991) and Bachelor of Statistics from the UFSCar (1988).
If you need, please don't hesitate to contact me.

Projetos

Gleici da Silva Castro Perdoná

Gleici da Silva Castro Perdoná
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3602 2549

Linhas de Pesquisa

Inferência Paramétrica. Regressão e Correlação.

Formação acadêmica/titulação

2006 - Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Modelos para dados de riscos aplicados à análise de sobrevivência
2001 - Mestrado em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: O Modelo Exponencial Log-não-linear para Testes Acelerados
1996 - Especialização em Matemática Superior
Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil
1994 - Graduação em Matemática
Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil

Informações

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual de Londrina (1994), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2001) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2006). Atualmente é professor doutor da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Inferência Paramétrica, atuando principalmente nos seguintes temas:modelos de risco (longa duração),Testes de sobrevivência acelerados; boostrap testes; Modelos de regressão, modelos de classificação. Ocupa a diretoria da Associação Brasileira de Estatística (ABE) como tesoureira para o biênio 2014-16.

Projetos

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

Heber Lombardi de Carvalho

Heber Lombardi de Carvalho
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 15 3256 9068

Linhas de pesquisa

Cadeia de Suprimentos; Logística Inbound e Outbound; Manufatura; Automação Industrial; Gestão de equipes multidisciplinares na resolução de problemas para geração de inovações no uso de tecnologias existentes e pesquisa operacional pontual e de forma integrada em redes; Gestão de Projetos; Gestão Estratégica a Longo Prazo; Engenharia de Software e em Engenharia de Produção com ênfase em Engenharia de Produto e Processos; Construção de OLAPs; Gestão de Desenvolvimento de Software; Implantação de Sistemas Integrados de Gestão ERP e de software para desenvolvimento de produtos.

Formação acadêmica/titulação

2012 - Doutorado em Engenharia (Engenharia de Produção) (Conceito CAPES 4).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Método de análise para a coordenação dos processos de produção sob a ótica de redes de inovação colaborativas apoiado por agente inteligente evolutivo.
2008 - Mestrado.
USP - Escola de Engenharia de São Carlos, EESC, Brasil. 
Título: ARQUITETURA DE REFERÊNCIA PARA A FORMAÇÃO E GERÊNCIA DE REDES DE COOPERAÇÃO E INOVAÇÃO ENTRE AGENTES DE IMPLANTAÇÃO DE SISTEMAS INTEGRADOS DE GESTÃO.
2005 - Graduação em Bacharelado em Informática. 
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: Estudo e viabiliazação de um mini-guia para implantação de Sistemas Integrados de Gestão com conceitos e técnicas de Engenharia de Software e Gestão do Conhecimento. 

Informações

Doutorado (ago/2012) e Mestrado (mar/2008) em Engenharia de Produção cursados na Escola de Engenharia de São Carlos - EESC - USP. Bacharel em Informática pela Universidade de São Paulo - ICMC - USP (dez/2005) e Técnico em Mecânica pela Escola Técnica Estadual Lauro Gomes (dez/1994). Larga atuação industrial com 21 anos de experiência em áreas distintas da engenharia e de tecnologia da informação como produção, cadeia de suprimentos, automação industrial, tecnologia da informação aplicada à manufatura e à cadeia de suprimentos, à gestão da manutenção e à gestão de projetos. Últimas atuações na indústria como Especialista de TI, Coordenador de Projetos e Gerente da Cadeia de Suprimentos. Atualmente, desde jan/2016, é Professor Adjunto da Universidade Federal de São Carlos nos cursos de Administração, Engenharia Agronômica e Engenharia de Alimentos.

Elisa Yumi Nakagawa

Elisa Yumi Nakagawa
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9662

Linhas de pesquisa

Arquitetura de Software; Arquitetura de referência: construção, representação, avaliação e uso de arquiteturas de referência.

Formação acadêmica/titulação

2006 - Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional. 
Universidade de São Paulo /ICMC, USP/ICMC, Brasil. 
Título: Uma Contribuição ao Projeto Arquitetural de Ambientes de Engenharia de Software.
1998 - Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional. 
Universidade de São Paulo /ICMC, USP/ICMC, Brasil. 
Título: Um Sistema de Injeção de Defeitos de Software Baseado nos Operadores de Mutação
1994 - Graduação em Ciências de Computação. 
Universidade de São Paulo /ICMC, USP/ICMC, Brasil.

Informações

É professora associada do Departamento de Sistemas de Computação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP). Atua no Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP (Nível 6 da Capes) como orientadora de alunos de mestrado e doutorado e como responsável ministrando disciplinas de pós-graduação. Também é co-orientadora de alunos de mestrado e doutorado do PhD-Program of Computer Science e do Regular Master in Computer Science da Universidade de Kaiserslautern, Alemanha, e do Groningen Graduate School of Science da Universidade de Groningen, Holanda. É curadora do Museu de Computação do ICMC/USP e participa ativamente de atividades de cultura e extensão da USP, além de ser coordenadora de projetos de cultura e extensão nos últimos cinco anos. É coordenadora do Projeto Memória Virtual. Tem sido paraninfa e professora homenageada de turmas de graduação. É assessora científica da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e da Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco (FACEPE), membro de comitês de programa de várias conferências e workshops e revisora de revistas nacionais e internacionais, tais como a IEEE Software, IEEE Transactions on Software Engineering (TSE), Computer, JSS (Journal of Systems and Software), DKE (Data & Knowledge Engineering) Journal e J.UCS (Journal of Universal Computer Science). É coordenadora de projetos de pesquisa financiados pela FAPESP e pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). É também coordenadora de um projeto internacional financiado pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e pela Netherlands Universities Foundation for International Cooperation (Nuffic). Em termos de formação acadêmica, conduziu seu projeto de pós-doutorado em 2014-2015 na Université de Bretagne-Sud, França, e em 2011-2012 na Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering (Fraunhofer IESE), Alemanha. Possui o título de livre docência (2013), de doutor (2006) e de mestre (1998) em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela USP. É bacharel em Ciências de Computação também pela USP (1994). Tem experiência na área de Engenharia de Software, atuando principalmente nos seguintes temas: arquitetura de software, arquitetura de referência, sistemas-de-sistemas, linha de produto de software, teste de software, ontologia e software livre. Dentre os temas pesquisados, tem-se destacado com publicações relacionadas ao estabelecimento, representação, avaliação e utilização de arquiteturas de referência. Possui artigos publicados em anais de conferências e revistas internacionais importantes da área, podendo-se citar o JSS, ACM/SAC (ACM Symposium on Applied Computing), WICSA (IEEE/IFIP Conference on Software Architecture) e ECSA (European Conference on Software Architecture). É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e da IEEE Computer Society. É também representante institucional da SBC no ICMC/USP.

Jó Ueyama

Jó Ueyama
Func: Pesquisador Principal
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

João Paulo Papa

João Paulo Papa
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 14 3103 6079

Linhas de Pesquisa

Análise de imagens. Reconhecimento de padrões.

Formação acadêmica/titulação

2008 - Doutorado em Ciência da Computação
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Título: Classificação Supervisionada de Padrões Utilizando Floresta de Caminhos Ótimos
2005 - Mestrado em Ciência da Computação
Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Brasil.
Título: Restauração de Imagens do Satélite CBERS-1 Utilizando POCS
2002 - Graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação.
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil. 
Título: Carcinoma Escamoso Basalóide na Mucosa Bucal: Análise dos Indices Proliferativo e Apoptótico.

Informações

Possui graduação em Bacharelado em Sistemas de Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2005), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2008) e pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2009) e Universidade de Harvard (2015). Atualmente, é Professor Associado no Departamento de Computação da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Unesp-Bauru, e pesquisador colaborador junto ao Instituto de Computação da Universidade Estatual de Campinas e Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Atualmente é editor associado do periódico IEEE Signal Processing Letters, bem como é membro do corpo editorial das revistas Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, Journal of Next Generation Information Technology, International Journal of Bio-Inspired Computation e International Journal of Imaging. É co-editor de um livro na área de otimização por meta-heurísticas, bem como possui colaborações com diversas instituições internacionais, tais como University of Middlesex (EUA), University of Virginia (EUA), Ohio State University (EUA), Royal Melbourne Institute of Technology (Austrália), Friedrich-Alexander-Universität (Alemanha), Ostbayerische Technische Hochschule (Alemanha) e (Portugal). Já foi professor convidado da Ostbayerische Technische Hochschule (Alemanha), bem como é Fellow da Fundação Alexander von Humboldt e representante brasileiro na International Association for Pattern Recognition (ICPR). É membro titular da Comissão Especial de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (CEGRAPI) desde 2015. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de imagens, aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões.

Projetos

Jorge Luis Bazán Guzmán

Jorge Luis Bazán Guzmán
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 6712

Linhas de Pesquisa

Modelos de resposta ao Item, Modelos de variáveis latentes, Analise de Regressão, Inferência Bayesiana, Dados categorizados e Educação Estatística.

Formação acadêmica/titulação

2005 - Doutorado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Uma familia de modelos de resposta ao ítem normal assimétrica
1997 - Graduação em Psicología
Universidad Nacional Mayor de San Marcos, UNMSM, Peru
Título: Estructura subyacente y patrones de respuesta en la percepción de la semejanza de cuantificadores en grupos de expertos y novatos
1993 - Graduação em Ing. Estatística
Universidade Nacional Agraria La Molina, UNALM, Peru
Título: Metodología estadística de construcción de pruebas. Una aplicación al estudio de las actitudes hacia la matemática en la Unalm

Informações

Labora como professor Doutor (MS3) da Universidade de Sao Paulo. É Engenheiro estatístico, pela Universidade Nacional Agrária La Molina de Peru (1997), Psicólogo, pela Universidade Nacional Maior de São Marcos de Peru (2003), Doutor em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo no Brasil (2005) . Tem uma estada pós doutoral no Departamento de Didática da Matemática da Universidade de Granada em 2009. Foi pesquisador visitante FAPESP no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo em 2010 e professor visitante estrangeiro em 2012 no Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da UNICAMP.

Projetos

  • Eco dos Números

Jose Fernando Rodrigues Jr

Jose Fernando Rodrigues Jr
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 6625

Linhas de Pesquisa

Ciência Analítica Visual e Bancos de Dados.

Formação acadêmica/titulação

2007 - Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Design espacial-perceptivo: uma nova compreensão para representações visuais interativas
2003 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Desenvolvimento de um arcabouço para análise visual de informações suportando mineração de dados
2001 - Graduação em Bacharel em Ciência da Computação
Universidade de São Paulo, USP, Brasil

Informações

Possui Bacharelado (2001), Mestrado (2003), Doutorado (2007) e Pós-Doutorado (2009) em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo; participou do programa de doutorado com estágio no exterior da CAPES, por um período de seis meses (2005-2006), na Universidade Carnegie Mellon em Pittsburgh, PA, EUA. Suas atividades acadêmicas e profissionais têm foco em Ciência Analítica Visual e em Bancos de Dados, atuando principalmente nos temas de análise visual de dados (computação gráfica aplicada a bancos de dados), recuperação de dados baseada em conteúdo e mineração de dados. José Fernando também atua nos temas de grafos, programação Java, e análise de dados advindos de aprendizado eletrônico. Atualmente é professor doutor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo, campus São Carlos

Josemar Rodrigues

Josemar Rodrigues
Func: Pesquisador Associado

Linhas de Pesquisa

Inferência estatística. Inferência Bayesiana. Confiabilidade. Análise de sobrevivência.

Formação acadêmica/titulação

1977 - Doutorado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Teoria Assintótica para Elipsoides de Confiança
1968 - Mestrado em Estadistica
Centro Americano de Enzenhanca de Estadistica, CIENES, Chile.
1966 -  Graduação em Matemática
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

Informações

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1966), mestrado em Estadistica pelo Centro Americano de Enzenhanca de Estadistica (1968) , doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1977) e pós-doutorado na Universidade da Califórnia-Berkeley (1979-1980). Atualmente é professor "Senior" da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Inferência Paramétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: inferência bayesiana, análise de sobrevivência, inferência em populações finitas e modelos com erros nas variáveis.

Julio Michael Stern

Julio Michael Stern
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 11 3091 6136

Linhas de Pesquisa

Pesquisa Operacional. Estatística Bayesiana. Otimização Numérica. Logica e Epistemologia. Fundamentos de Estatística.

Formação acadêmica/titulação

1991 - Doutorado em Operations Research
Cornell University, CORNELL, Estados Unidos
Título: Sparse Null Bases for Structured Optimization Problems
1989 - Mestrado em Operations Research
Cornell University, CORNELL, Estados Unidos
Título: Master of Engineering
1983 - Mestrado em Física
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Aspectos Geométricos da Relatividade Geral
1980 - Graduação em Bacharelado Em Física Instituto de Física
Universidade de São Paulo, USP, Brasil

Informações

Bacharel (1980) e Mestre (1983) em Fisica pela Universidade de São Paulo, Mestre (1989) e Ph.D. (1991) em Pesquisa Operacional pela Cornell University, e Livre Docente (2002) pelo Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Desde 2010 é Professor Titular (MS-6) do Departamento de Matemática Aplicada do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Tem contribuições nas áreas de Pesquisa operacional; Otimização Numérica, Matrizes esparsas; Estatistica Bayesiana; Lógica e Epistemologia. Presidente do ISBrA, o capítulo brasileiro da ISBA, a Sociedade Internacional de Estatística Bayesiana, em 2010-2012.

Projetos

  • SimBrasil - Sistema de Informações do Mercado Brasileiro de Brinquedos

Katiane Silva Conceição

Katiane Silva Conceição
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 6616

Linhas de Pesquisa

Estatística Aplicada. Análise de Dados. Inferência Paramétrica. Regressão e Correlação.

Formação acadêmica/titulação

2013 - Doutorado em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: Modelos Série de Potência Zero-Modificados
2008 - Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada
Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE, Brasil
Título: ESTUDO DO EFEITO DA FRAGMENTAÇÃO DO HABITAT SOBRE PADRÕES DE BIODIVERSIDADE
2006 - Graduação em Estatística
Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil

Informações

Bacharel em Estatística pela Universidade Federal da Bahia (2006), bolsista de iniciação científica (CNPq e FAPEX), atuando no Instituto de Saúde Coletiva da UFBA. Mestre em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2008), bolsista CAPES, com dissertação desenvolvida na área de Modelagem Estatística e Computacional, na qual considerou os seguintes temas: relação espécie-área, diversidade de espécies, modelos estocásticos e de regressão. Doutora em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2013), bolsista FAPESP, com tese desenvolvida na área de Inferência e Modelos de Regressão, na qual considerou, principalmente, o tema: Modelos de Regressão para Dados de Contagem. Atualmente é professora doutora da Universidade de São Paulo, campus São Carlos. Áreas de interesse para pesquisas: Distribuição Série de Potência; Modelos de Regressão para Dados de Contagem; Inferência Bayesiana; Estatística Computacional; Estatística Aplicada.

Projetos

  • Eco dos Números

Laura Leticia Ramos Rifo

Laura Leticia Ramos Rifo
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 19 3521 6052

Linhas de Pesquisa

Inferência Bayesiana para Processos Estocásticos, valores extremos e dependência caudal

Formação acadêmica/titulação

2001 - Doutorado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Castanhas-do-pará
1997 - Mestrado em Ciências
Universidad de Santiago de Chile, USACH, Chile.
Título: Estudio de dos sistemas predador-presa desde el punto de vista de los sistemas dinámicos estocásticos
1993 - Bacharelado em Matemática
Universidad de Santiago de Chile, USACH, Chile.

Informações

Possui graduação em Bacharelado em Matemática - Universidad de Santiago de Chile (1993), Mestrado em Matemática - Universidad de Santiago de Chile (1997) e Doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2001). Professora da Universidade Estadual de Campinas desde 2005. Trabalha na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Fundamentos de Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: inferência bayesiana para processos estocásticos, valores extremos e dependência caudal.

Julio Cezar Estrella

Julio Cezar Estrella
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 6608

Linhas de pesquisa

Avaliação de Desempenho de Sistemas Computacionais; Arquiteturas Orientadas a Serviços; Cloud Computing; Processamento de Alto Desempenho; Redes de Computadores; Sistemas Distribuídos; Web Services.

Formação acadêmica/titulação

2010 - Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional (Conceito CAPES 6)
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: WSARCH: Uma arquitetura para provisão de web services com qualidade de serviço.
2006 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional (Conceito CAPES 6)
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: Mecanismos de negociação no módulo de controle de admissão da arquitetura de servidor web com diferenciação de serviços (swds).
2002 - Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação. 
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil. 
Título: Módulo de Análise de Parâmetros de Qualidade de Serviço em Aplicações de Áudio na Internet. 

Informações

Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002), mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2006), Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2010) e Livre-Docência pela Universidade de São Paulo (2016) . Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas Distribuídos, atuando principalmente nos seguintes temas: Arquiteturas Orientadas a Serviços, Computação em Nuvem e Avaliação de Desempenho. Atualmente é Professor Associado I do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC/USP - São Carlos - SP.

Luis Gustavo Nonato

Luis Gustavo Nonato
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 16 3373 9697

Linhas de pesquisa

Visualização - Visualization. Metodos Numericos - Numerical Methods. Geometria Computacional - Computational Geometry. Processamento Geometrico - Geometry Processing. Geracao de Malhas - Mesh Generation. Modelagem Geométrica.

Formação acadêmica/titulação

1998 - Doutorado em Matemática
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil
Título: Reconstrucao de Variedades Volumetricas a partir de Secoes Bidimensionais
1994 - Mestrado em Matemática
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil
Título: Reconstrucao Tridimensional a partir de Secoes Planares
1991 - Graduação em Licenciatura Em Matematica
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil

Informações

Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1991), mestrado (1994) e doutorado (1998) em Matemática Aplicada pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, tendo realizado pós-doutorado na University of Utah (2008-2010). Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Matemática Aplicada e Computação Científica, com ênfase em Processamento Geométrico e Visualização.

Projetos

Marcelo de Souza Lauretto

Marcelo de Souza Lauretto
Func: Pesquisador Associado

Linhas de Pesquisa

Formação acadêmica/titulação

2007 - Doutorado em Bioinformática
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Seleção de modelos através de um teste de significância genuinamente bayesiano: Misturas de normais multivariadas e hipóteses separadas
1996 - Mestrado em Matemática Aplicada
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Árvores de Classificação para Escolha de Estratégias de Operação em Mercados de Captais
1992 - Graduação em Ciências da Computação
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, UFMS, Brasil

Informações

Graduado em Ciências da Computação pela UFMS (1992), mestre em Matemática Aplicada (1996) e doutor em Bioinformática (2007) pela USP. Professor Doutor (MS-3 Nível 2) da Universidade de São Paulo, na Escola de Artes, Ciências e Humanidades (área de Sistemas de Informação). Atuais áreas de pesquisa e atuação: Aprendizado de máquina; Estatística computacional; Testes de hipóteses Bayesianos; Análise quantitativa de risco microbiológico; Inteligência artificial aplicada a finanças.

Projetos

  • SimBrasil - Sistema de Informações do Mercado Brasileiro de Brinquedos

Mariana Cúri

Mariana Cúri
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 8175

Linhas de Pesquisa

Estatística. Probabilidade e Estatística Aplicadas.

Formação acadêmica/titulação

2006 - Doutorado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Análise de Questionários com Itens Constrangedores
1999 - Mestrado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Medidas Repetidas com Covariáveis Dependentes do Tempo: um Exemplo com Dados Incompletos
1994 - Graduação em Bacharelado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil

Informações

Possui graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1994), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1999) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2006). Atualmente é docente MS3 do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: teoria de resposta ao item, testes adaptativos informatizados e aplicações nas áreas de educação e psicologia.

Projetos

Marinho Gomes de Andrade Filho

Marinho Gomes de Andrade Filho
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9744

Linhas de Pesquisa

Processos estocásticos. Series Temporais. Inferencia estatística. Otimização. Operação de Sistemas Hidrotérmicos. Programação Dinâmica Estocástica. Modelos de Previsão de Vazões. Modelos estatísticos para previsão de consumo de energia elétrica. Modelos Estocásticos para Controle de Cheias em Barragens de Usinas Hidroelétricas. Operação de Sistemas Hidrotérmicos. Geração de energia elétrica. Modelos de séries temporais.

Formação acadêmica/titulação

1994 - Doutorado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Aplicação do Teorema do Valor Médio na Solução de Problemas de Dirichilet com A equação de Helmholtz
1986 - Mestrado em Engenharia Elétrica
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Modelos de Otimização para Uso Múltiplo da Água do Rio São Francisco
1983 - Especialização em Curso de Operação de Sist. Hidrotérmicos - COSE
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
1981 - Graduação em Engenharia Elétrica
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil

Informações

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Pernambuco (1981), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1986) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1994). Pós-Doutorado no Departamento de Estatística da Universidade Carlos III de Madrid (2004). Atualmente é professor associado (livre docente) da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Series Temporais, atuando principalmente nos seguintes temas: inferência bayesiana, simulação MCMC, séries temporais, inferencia bayesiana e previsão de vazões.

Projetos

  • Modelagem estatística para notificação de dados de leptospirose

Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset

Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 12 3924 9500 - ramal 9758

Linhas de pesquisa

Otimização Combinatória - Objetivo: Estudos de meta-heurísticas para problemas de otimização.

Formação acadêmica/titulação

2010 - Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional (Conceito CAPES 6)
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
com período sanduíche em Aristotle University of Thessaloniki (Orientador: Leonidas Pitsoulis). 
Título: Metaheurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo.
2007 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional (Conceito CAPES 6)
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: Uma heurística GRASP para o problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas
2005 - Graduação em Matemática Aplicada e Computação Científica. 
Universidade de São Paulo, USP, Brasil. 
Título: O problema de dimensionamento de lotes em múltiplas plantas.

Informações

Doutorado em Ciências pelo Programa de Pós-Graduação em Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Estuda diferentes problemas de otimização, dentro os quais destacam-se o de cadeias de suprimentos sustentáveis, de agrupamento em grafos, de roteamento, de dimensionamento de lotes e de particionamento. Métodos heurísticos e exatos são o foco de seu estudo para atacar tais problemas.

Moacir Antonelli Ponti

Moacir Antonelli Ponti
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 9686

Linhas de Pesquisa

Processamento de sinais, imagens e vídeos. Reconhecimento de padrões.

Formação acadêmica/titulação

2008 - Doutorado em Biotecnologia (Conceito CAPES 4).
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil, com período sanduíche em Universidade de Aveiro
Título: Extrapolação Espectral na Restauração de Imagens Tridimensionais de Microscopia Ótica de Fluorescência
2004 - Mestrado em Ciência da Computação (Conceito CAPES 4)
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil. 
Título: Combinação de Múltiplos Classificadores na Identificação de Materiais em Imagens Ruidosas
2001 - Graduação em Tecnologia Em Processamento de Dados. 
Universidade de Franca, UNIFRAN, Brasil.
Título: Sistematização dos Exames Objetivos nas Hemiplegias do Aduto para Fins de Acompanhamento Dinâmico

Informações

Professor doutor no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP). Visitante no Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP), Universidade de Surrey em 2016. Possui doutorado (2008) e mestrado pela Universidade Federal de São Carlos. Desenvolve pesquisa nas áreas de Reconhecimento de Padrões, Processamento de Sinais, Imagens e Video. Suas linhas de pesquisa atuais incluem processamento de sinais biomédicos, sistemas de múltiplos classificadores, restauração de imagens e reconhecimento de padrões visuais.

Projetos

Nikolai Valtchev Kolev

Nikolai Valtchev Kolev
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 11 3091 6103

Linhas de Pesquisa

Modelagem de Sobredispercão. Distribuições de Ordem K e suas Extensões. Problemas Otimativas em Confiabilidade. Análise de Dados Categorizados. Análise de Risco e Aplicações em Segurança e Financias. Analise de Sobrevivência e Envelhecimento Multivariadas.

Formação acadêmica/titulação

1994 - Doutorado em Probability And Statistics
Faculty Of Mathematics
Título: Optimization Problems by Servicing with one or Two Devices
1981 - Mestrado em Probability And Statistics
Faculty Of Mathematics
Título: Minimal Blocking Time of Unreliable Server
1979 - Graduação em Matematica
Faculty Of Mathematics

Informações

Possui graduação em Matematica (1979): Faculty of Mathematics, Sofia University (SU) Bulgaria; mestrado em Probability and Statistics (1981): Faculty of Mathematics, SU e doutorado em Probability and Statistics (1994) - Faculty of Mathematics, SU. Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo. Orientou 2 alunos de pós-doutorado, 9 alunos de doutorado, 11 de mestrado. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: dependence, copulas, random sums, contingency tables analysis e overdispersion. Consultando o site \http://65.54.113.26/Author/18690800/nikolai-kolev}, aparece a seguinte informação: Nikolai Kolev - University of Sao Paulo, Publications: 48, Citations: 55, G-index: 5, H-index: 3. Atividades nos últimos dez anos: 1. Formação de recursos humanos: 1 aluno de pós-doutorado, 6 alunos de doutorado e 1 aluno de mestrado orientados, 1 aluno de doutorado em orientação; 2. Coordenação ou participação em projetos: Auxílios FAPESP (6 visitantes, 2 participações internacionais, 7 organizações de eventos no País; 2 projetos temáticos: PRONEX e investigador principal de 08/51097-6; investigador associado Projeto CEPID 2011/51305-0); Auxílios CAPES (7 org. de eventos, coordenador PROBRAL 2004-2006); Auxílios Pró-Reitoria de Pós-Graduação USP (3 visitantes, 2 org. eventos); Auxílios CTA Matemática (3 organizações de eventos) e CNPq (bolsa PQ). 3. Inserção nacional e internacional: Palestras em eventos internacionais: 16, das quais convidado em 8; Palestras em eventos nacionais: 11, das quais convidado em 4; Palestras em universiadades no exterior (visita curta): 8; Parecerista de revistas: pelo menos 10 internacionais e 2 nacionais; Editor Associado de revistas internacionais: 5; Assessoria {\it ad hoc}: FAPESP, CNPq, BIREME (SCiELO), USP; Professor visitante no exterior (mais de 2 semanas): 5 universidades. 4. Atividades de gestão científica e acadêmica: Participação em bancas no País: doutorado 19, mestrado 5; Organização de eventos: 7 eventos internacionais; Criação de cursos novos no IME-USP: 1 de graduação e 3 de pós-graduação.

Osvaldo Anacleto Junior

Osvaldo Anacleto Junior
Func: Pesquisador Principal

Linhas de Pesquisa

Estatística genética; modelagem bayesiana de doenças infecciosas; análise de dados de expressão gênica; desenvolvimento de métodos computacionais Bayesianos.

Formação acadêmica/titulação

2012 - Doutorado em Estatística. 
The Open University, OPEN, Inglaterra. 
Título: Bayesian dynamic graphical models for high-dimensional flow forecasting in road traffic networks
2004 - Mestrado em Estatística (Conceito CAPES 4)
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil. 
Título: Metodologia gráfica para dados de eventos recorrentes via bootstrap
2002 - Graduação em Estatística. 
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil. 

Informações

Pesquisador do Roslin Institute, Universidade de Edimburgo (Escócia). Possui experiência no desenvolvimento e aplicação de modelos estatísticos, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de dados de epidemias, estatística genética, modelagem de fluxo de tráfego de veículos, métodos computacionais Bayesianos, modelos de risco de crédito, análise de dados de expressão gênica, modelagem Bayesiana de dados em rede via grafos, previsão de séries temporais em tempo real e redes Bayesianas dinâmicas. Possui artigos publicados em periódicos como Bayesian Analysis, Journal of the Royal Statistical Society (Series C), Genetics e Expert Systems with Applications. Foi especialista em pesquisa e desenvolvimento do Itaú Unibanco, professor da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e também possui experiência como consultor estatístico para empresas de diversos setores. Ministrou seminários convidados na Universidade Bocconi (Itália), Universidade técnica de Dortmund (Alemanha), Universidade de Leeds (Inglaterra), Universidade de Edimburgo (Escócia), UFSCar, USP e Insper (Brasil). Conferencista convidado do Workshop on Stochastic Models, Statistics and Applications (Alemanha), 8th Bayesian inference for Stochastic Processes (Itália), 12th World Meeting of the International Society for Bayesian Analysis - ISBA (México), Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (Brasil), XIII Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana e IV Workshop de Estatística Aplicada (UFSCar, Brasil). Além disso, apresentou mais de 20 comunicações orais em eventos científicos nacionais e internacionais. Atualmente é professor do curso de modelagem matemática do programa de mestrado em Ciência Animal da Universidade de Edimburgo, e também já ministrou cursos de modelagem matemática da dinâmica de infecções em nível de mestrado e doutorado em universidades nos Estados Unidos, Suécia e Brasil.

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.

Paulo Henrique Ferreira da Silva

Paulo Henrique Ferreira da Silva
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 71 3283 6262 r 6282

Linhas de Pesquisa

Modelos Não-Lineares, Modelos de Risco, Data Mining, Controle Estatístico de Processos, Análise de Sobrevivência

Formação acadêmica/titulação

2015 - Doutorado em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: Multivariate Copula-based SUR Tobit Models: A Modi fied Inference Function for Margins and Interval Estimation
2011 - Mestrado em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil
Título: Introdução ao Controle Estatístico de Processo on-line
2008 - Graduação em Estatística
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.

Informações

Paulo Henrique Ferreira da Silva é Professor Adjunto da Universidade Federal da Bahia, junto ao Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística, Pesquisador Associado do CEPID-CeMEAI e também Coordenador do Centro de Estudos do Risco (CER-UFBA). Paulo Henrique Ferreira da Silva é Doutor em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2015), Mestre em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2011), e Bacharel em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2009). Atua principalmente na seguintes áreas: Regressão, Data Mining, Análise Multivariada, Análise de Sobrevivência e Confiabilidade, Controle Estatístico de Processos.

Paulo Sérgio Lopes de Souza

Paulo Sérgio Lopes de Souza
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 6623

Linhas de Pesquisa

Sistemas distribuídos, computação paralela, desenvolvimento de aplicações de alto desempenho, teste de programas concorrentes e recursos educacionais abertos aplicados ao ensino da computação.

Formação acadêmica/titulação

2006 - Doutorado em Física Aplicada Opção Em Física Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: AMIGO: uma contribuição para a convergência na área de escalonamento de processos
1996 - Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Máquina Paralela Virtual em Ambiente Windows
1990 - Bacharel Em Processamento de Dados.
Universidade Estadual de Ponta Grossa, UEPG, Brasil.
Título: Tecnologia da Informação Aplicada à Medicina.

Informações

Possui Bacharelado em Processamento de Dados pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (1990), mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo ICMC/USP em São Carlos (1996) e doutorado em Física Computacional pelo IFSC/USP (2000). Atualmente é professor associado junto ao Departamento de Sistemas de Computação do ICMC/USP, onde trabalha desde 2005. Ele realizou pós-doutorado na Universidade de Southampton/UK (2010/2011) e recebeu seu título de Livre Docente em 2014 pelo ICMC/USP em Programação Concorrente. Ele foi docente da Universidade Estadual de Ponta Grossa por 14 anos (1991/2005), sendo chefe do Departamento de Informática (1992/1993). Ele tem experiência em ciência da computação, atuando principalmente nos seguintes temas: sistemas distribuídos, computação paralela, desenvolvimento de aplicações de alto desempenho, teste de programas concorrentes e recursos educacionais abertos aplicados ao ensino da computação.

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.

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

Ronaldo Dias

Ronaldo Dias
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 19 3521 6075

Linhas de Pesquisa

Estatística. Inferência Não-Paramétrica. Inferência em Processos Estocásticos.

Formação acadêmica/titulação

1994 - Doutorado em Estatistica
University of Wisconsin - Madison, WISC, Estados Unidos
Título: Density Estimation via Hybrid Splines
1988 - Mestrado em Estatística
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Estimacão por Mínima Distância de Hellinger
1985 - Graduação em Estatistica
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil

Informações

Possui graduação em Estatistica pela Universidade Federal de São Carlos (1985), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1988), doutorado em Estatistica - University of Wisconsin - Madison (1994) e Pós-Doutorado na University of California-Berkeley. Atualmente é professor livre docente doutor, MS-5, da Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: Functional Data Analysis, Nonparametric regression curve estimation, stochastic simulation and nonparametric inference for stochastic processes. Interesse nas aplicações destes métodos em: Classification and Statistical Learning. Elected member of ISI - International Statistics Institute. IMS - Institute of Mathematical Statistics, council member.

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

Thiago Alexandre Salgueiro Pardo

Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 8170

Linhas de Pesquisa

Automatic Text Summarization. Discourse Parsing. Sentiment Analysis and Opinion Mining.

Formação acadêmica/titulação

2005 - Doutorado em Ciências da Computação
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Métodos para Análise Discursiva Automática
2002 - Mestrado em Ciências da Computação
Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Brasil
Título: DMSumm: Um Gerador Automático de Sumários
1999: Graduação em Ciências da Computação.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Brasil

Informações

Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (1999), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2002) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2005). Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de linguagem natural, ou linguística computacional, mais especificamente nas áreas de sumarização automática de textos e análise discursiva.

Vera Lucia Damasceno Tomazella

Vera Lucia Damasceno Tomazella
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3351 8241

Linhas de pesquisa

Análise de Sobrevivência e Confiabilidade. Analise Bayesiana. Estatística Aplicada a Genética. Inferencia não paramétrica. Modelos de Regressão. Modelagem de Risco

Formação acadêmica/titulação

2003 - Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Modelagem de dados de eventos recorrentes via processo de Poisson com termo de fragilidade
1994 - Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Uso de Métodos Bayesianos Precisos em Modelos de Regressão com dados de Sobrevivência
1985 - Especialização em Especialização Em Estatística
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
1983 - Graduação em Licenciatura Em Matemática
Universidade Federal do Maranhão, UFMA, Brasil

Informações

Possui graduação em Licenciatura Em Matemática pela Universidade Federal do Maranhão (1983), Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1994) , Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2003), Pós-Doutorado na Universidade de Valéncia-Espanha (2006) e Pós-Doutorado na Universidade de Manchester-UK (2012). Atualmente é professor associada da Universidade Federal de São Carlos. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Sobrevivência e Confiabilidade, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de sobrevivência, inferência bayesiana, modelagem de risco e análise de regressão.

Vicente Garibay Cancho

Vicente Garibay Cancho
Func: Pesquisador Principal
Tel: +55 16 3373 8168

Linhas de Pesquisa

Teoria Estatística. Inferência Bayesiana. Planejamento de experimentos. Análise de Sobrevivência.

Formação acadêmica/titulação

1999 - Doutorado em Estatística
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Métodos de Monte Carlo em Análise de Sobrevivência
1994 - Mestrado em Estatística
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
Título: Um Modelo Linear Não-Paramétrico com Possível Erro Assimétrico
1988 - Graduação em Estatística
Universidad Nacional Agraria La Molina, UNALM, Peru

Informações

Possui graduação em Estatística - Universidad Nacional Agraria La Molina (1988), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1994) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1999). Atualmente é professor da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Inferência Paramétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: estatística industrial, planejamento de experimentos e inferência bayesiana.

Projetos

Wallace Correa de Oliveira Casaca

Wallace Correa de Oliveira Casaca
Func: Pesquisador Associado
Tel: +55 16 3373 8168

Linhas de Pesquisa

Visão Computacional (Segmentação, Inpainting, Denoising, Retrieval, Síntese de Texturas), Matemática Aplicada e Computacional (Métodos Numéricos, Equações Diferenciais Parciais, Morfologia, Otimização Matemática), Visualização da Informação (Layouts Interativos, Exploração de Dados Multidimensionais) e Programação.

Formação acadêmica/titulação

2014 - Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional
Universidade de São Paulo, USP, Brasil
Título: Graph Laplacian for spectral clustering and seeded image segmentation
2010 - Mestrado em Matemática
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil
Título: Texture image restoration using PDE and image decomposition
2007 - Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil

Informações

Atualmente é docente junto a Universidade Estadual Paulista (UNESP), em Rosana SP. De 2015 à 2016 desenvolveu pesquisa de pós-doutorado no ICMC/USP nas frentes de Visão Computacional, Visualização da Informação e Matemática Aplicada. Em 2014 obteve o título de doutor pelo Programa de Ciências de Computação e Matemática Computacional (ICMC/USP) atuando nas mesmas frentes de seu pós-dourotado. Em 2013 foi aluno visitante (estágio sanduíche) na Brown University e MIT, sob a orientação do Prof. Gabriel Taubin. Nos períodos de 2008-2010 e 2004-2007 concluiu o Mestrado em Matemática e o Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional no IBILCE/UNESP. Tem contribuído como membro técnico e revisor de periódicos de referência nas áreas de Processamento de Imagens e Matemática Aplicada, além de integrar comitês científicos diversos. Recentemente sua pesquisa tem sido reconhecida por sociedades científicas nacionais e no exterior como o CLEI (Comitê Latino-americano de Informática - prêmio de melhor tese de doutorado), SBMAC (Soc. Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - prêmio Odelar Leite Linhares), CAPES (prêmio CAPES de Tese, menção honrosa) e USP (prêmio USP Tese Destaque em Ciências Exatas e da Terra). Tem experiência nas áreas de Visão Computacional (Segmentação, Inpainting, Denoising, Retrieval, Síntese de Texturas), Matemática Aplicada e Computacional (Métodos Numéricos, Equações Diferenciais Parciais, Morfologia, Otimização Matemática), Visualização da Informação (Layouts Interativos, Exploração de Dados Multidimensionais) e Programação.

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).