possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará, mestrado (1998) e doutorado (2003) em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia de São Carlos/USP (1998), com período de doutorado-sanduíche na Universidade de Bielefeld (Alemanha). É professor associado do Departamento de Engenharia de Teleinformática, Universidade Federal do Ceará. Sua principal área de pesquisa é inteligência computacional e aprendizado de máquinas com aplicações em robótica, identificação e controle de sistemas dinâmicos e reconhecimento de padrões. É membro da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional (SBIC), tendo sido seu diretor presidente nos biênios 2015-2017 e 2019-2021 (sbic.org.br/diretorias). É também membro da Sociedade Brasileira de Automática (SBA). É editor-chefe do periódico Learning Nonlinear Models (LNLM), editado pela SBIC, desde 2009. É também membro do conselho editorial (editorial board) dos periódicos International Journal of Innovative Computing and Applications (Inderscience) e Frontiers in Big Data/Artificial Inteliigence/Bionformatics e Computational Neuroscience. Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática - PPGETI (CAPES 6), Universidade Federal do Ceará por 2 mandatos (AGO/2017-JUL/2019 e AGO/2019-JUL/2021). Foi organizador geral e/ou coordenador do comitê de programa de vários eventos científicos nacionais (CROS, CBIC, SBR-LARS, SBAI, CBA, CBSF) e internacionais (IEEE MLSP, IEEE WCCI, WSOM, IDEAL, NAFIPS). (Fonte: Currículo Lattes)
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Proposta institucional e de pesquisa para implantação de um centro de pesquisa aplicada (centro de referência) em inteligência artificial e ciência de dados, sediado em Fortaleza-CE, na Universidade Federal do Ceará, com foco inicial de aplicação na área de saúde, contando inicialmente com a empresa parceira HAP Vida Assistência Médica Ltda, e as ICTs: PUC-RIO, Univ. Fed. do Piauí e Unive…
Desenvolver pesquisa aplicada em sistemas multimodais de monitoramento inteligente de pacientes em hospitais a partir de biossinais vitais, tais como frequência cardíaca, pressão arterial, saturação de oxigênio, temperatura, dentre outros, em conjunção com arquiteturas de sistemas distribuídos e aprendizado de máquinas para detecção de anomalias.
Desenvolver pesquisa aplicada em sistemas multimodais de monitoramento inteligente de pacientes em hospitais a partir de biossinais vitais, tais como frequência cardíaca, pressão arterial, saturação de oxigênio, temperatura, dentre outros, em conjunção com arquiteturas de sistemas distribuídos e aprendizado de máquinas para detecção de anomalias. (AU)
Proposição de um modelo de rede neural não-supervisionada capaz de construir, de forma autônoma (sem auxilio de um agente externo), trajetórias ótimas entre dois pontos espaciais quaisquer. Este modelo deve ser capaz de realizar o planejamento e controle das trajetórias consideradas, aprendendo incrementalmente quando necessário. O controlador do robô deve atuar em ambientes sujeitos a pe…
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| 3 | Bolsas no país concluídas |
| 4 | Todos os Auxílios e Bolsas |
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CV Lattes
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