CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
É professor livre docente do Departamento de Ciências da Computação, na Universidade de São Paulo (USP) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) - em São Carlos, onde ministra aulas na graduação e pós-graduação de Interfaces Cérebro-Computador, Redes Neurais, Inteligência Artificial, e Teoria da Computação. Graduado em Engenharia Elétrica - Eletrônica e Automação (1983), mestre em Engenharia de Computação (Inteligência Computacional) (1993) e doutor em Lingüística (Computacional) (1999), todos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Orientador pleno de mestrado e doutorado no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação e Matemática Computacional do ICMC-USP. Está vinculado ao Laboratório de Computação Bioinspirada (BioCom). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: interfaces cérebro-computador, neurodinâmica computacional, e redes neurais artificiais biologicamente plausíveis. (Fonte: Currículo Lattes)
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A música pode mudar nossas emoções, influenciar nosso humor e, finalmente, afetar nossa saúde. A musicoterapia é um dos métodos mais antigos usados no tratamento de transtornos neurológicos. Portanto, a combinação entre o processo de musicoterapia com algoritmos de reconhecimento de emoções humanas baseados em eletroencefalograma (EEG) podem ser uma abordagem útil. Assim, seria possível i…
Interfaces Cérebro-Computador (Brain-Computer Interfaces - BCI) são uma forma de comunicação que capacita indivíduos incapazes de realizar movimentos a se conectarem a dispositivos auxiliares externos usando a eletroencefalografia (EEG) ou outros sinais cerebrais. As BCIs não-invasivas capturam mudanças no fluxo sanguíneo ou flutuações em campos elétricos e magnéticos causados pela ativid…
A classificação de eletroencefalogramas (EEG) consiste em detectar a partir do sinal do EEG informações sobre o estado do cérebro que permitam identificar, por exemplo, ações e intenções de um indivíduo. A classificação de EEGs é uma das formas de se trabalhar com interfaces cérebro-computador (BCI) e pode ter diversas aplicações, dentre as quais se destaca o uso em jogos eletrônicos, aux…
A identificação automática de papéis semânticos em textos em língua natural é um importante passo para a compreensão computacional do significado. O presente projeto visa desenvolver um anotador automático de papéis semânticos para o português do Brasil, inspirado em uma metodologia que tem se mostrado promissora para a língua inglesa e oferece a possibilidade de aproveitar dados não-rotu…
A anotação de papéis semânticos (APS) é uma área do processamento de língua natural (PLN) que, nos últimos anos, vem sendo muito investigada porque permite uma análise do significado das sentenças através da detecção dos eventos que estão sendo descritos nelas, assim como dos participantes envolvidos, o que é essencial para que os computadores possam usar efetivamente a informação codific…
Modelos de redes neurais atuais estão muito aquém da fisiologia do neurônio do cortex cerebral. Modelos do cérebro baseados em neurodinâmica consideram neurônios sistemas dinâmicos. E como tais, buscam compreender e representar as razões pelas quais os neurônios são células excitáveis. A corrente microscópica de cada neurônio soma com as correntes de outros neurônios, o que provoca uma di…
Um dos principais desafios na anotação de papéis semânticos (APS) é o desenvolvimento de aplicações para línguas diferentes do inglês. Para o português do Brasil, os recursos lexicais necessários estão atualmente sendo desenvolvidos. Contudo, a quantidade de dados anotados a serem disponibilizados não permitiria realizar um aprendizado supervisionado apropriado. Nesse cenário de escassez …