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Anderson de Rezende Rocha

CV Lattes ORCID


Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC)  (Instituição Sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Anderson Rocha é Professor Titular (Full-Professor) 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), Pós-Doutorado (2009) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Em seu doutorado, também fez um período em Colorado Springs, EUA. Obteve a Livre-Docência em 2014. Suas principais áreas de atuação são Inteligência Artificial, Computação Forense e Inferência em Dados Complexos. É membro afiliado eleito da Academia Brasileira de Ciências (ABC) e da Academia Brasileira de Ciências Forenses (ABCF). Foi o chair do IEEE Information Forensics and Security Technical Committee (IFS-TC) para o biênio 2019/2020 e será o seu chair novamente no biênio 2025-2026. É um Microsoft Research e Google Research Faculty Fellow, reconhecimentos acadêmicos promovidos pela, Microsoft Research e pela Google, respectivamente. Adicionalmente, em 2016 tornou-se um Tan Chin Tuan (TCT) Faculty Fellow, reconhecimento feito pela Tan Chin Tuan Foundation de Singapura. Em 2023, tornou-se IEEE Fellow, maior grau de reconhecimento da IEEE dado a um cientista e, também, recebeu o Fellowship da Asia Pacific Artificial Intelligence Association. É coordenador de diversos projetos de pesquisa financiados por agências de fomento e empresas nacionais e multi-nacionais tendo diversas patentes licenciadas. Foi Diretor do Instituto de Computação da Unicamp no quadriênio 2019-2023. É co-fundador e coordenador do Lab. de Inteligência Artificial, Recod.ai, do Instituto de Computação da Unicamp. É bolsista de produtividade do CNPq 1C. Está listado entre os 2 cientistas mais influentes do mundo segundo estudos da Stanford/PlosOne e Research.com. É um LinkedIn Top Voice em Inteligência Artificial. (Fonte: Currículo Lattes)

Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre o(a) pesquisador(a):
<em>Deepfake</em> 
Un sistema promete detectar adulteraciones en las imágenes de los artículos científicos 
<em>DEEPFAKE</em> 
Sistema promete detectar adulterações em imagens de artigos científicos 
<em>Deepfakes</em>, o novo estágio tecnológico das notícias falsas 
Discriminatory algorithms 
Algoritmos parciales 
Algoritmos parciais 
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Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a)
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BERTOCCO, Gabriel Capiteli. Self-supervised learning for fully unsupervised re-identification in real-world applications. Tese (Doutorado) -  Instituto de Computação.  Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP).  Campinas, SP.  (19/15825-1

Patente(s) depositada(s)

PROCESSO E EQUIPAMENTO DE RANDOMIZAÇÃO PROGRESSIVA PARA ANÁLISE E RACIOCÍNIO EM MULTIMÍDIA PI0605994-5 - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Anderson de Rezende Rocha ; Siome Klein Goldestein - 29 de setembro de 2006

MÉTODO AUTOMÁTICO DE SELEÇÃO MOLECULAR BR1020200159160 - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Rodrigo Ramos Catharino ; Anderson De Rezende Rocha ; Luiz Claudio Navarro ; Jeany Delafiori - 04 de agosto de 2020

MÉTODO AUTOMÁTICO DE SELEÇÃO MOLECULAR PCT/BR2021/050323 - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Rodrigo Ramos Catharino ; Anderson De Rezende Rocha ; Luiz Claudio Navarro ; Jeany Delafiori - 03 de agosto de 2021

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