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José Renato Borelli

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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)  (Instituição Sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

José Renato Borelli é professor no Instituto Federal de São Paulo (IFSP), campus Hortolândia, onde atua desde 2014 nos cursos técnicos de Eletroeletrônica e Automação Industrial, além do curso de Engenharia de Controle e Automação. Graduou-se em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) em 1993 e obteve o título de mestre em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC-USP) em 1997.Possui experiência profissional em empresas como WEG, Mercedes-Benz debis IT Services Latin America (19981999) e ATECH Tecnologias Críticas (19992000). De 2003 a 2006, foi pesquisador na Divisão de Software para Sistemas Distribuídos do Centro de Pesquisas Renato Archer (CenPRA/CTI), atuando no contexto de Governo Eletrônico, com tecnologias como Service-Oriented Architecture (SOA), Web Services (WS), Enterprise Service Bus (ESB), plataformas de software livre, Java, plataforma J2EE, Model Driven Architecture (MDA), RUP-SOA, BizTalk e Business Process Execution Language (BPEL).Entre 2006 e 2012, trabalhou como desenvolvedor Java e especialista em SOA na IBM, em projetos para clientes globais como Shell (indústria de petróleo e derivados) e Circuit City (retail, rPOS e cadeia de suprimentos). Concomitantemente, entre 2004 e 2011, ministrou disciplinas de Programação Avançada (Java e Orientação a Objetos) e Sistemas Distribuídos no curso de Ciência da Computação do Centro Universitário do Espírito Santo do Pinhal (UNIPINHAL).Em 2012, retornou ao CTI, onde foi pesquisador do CNPq no projeto Centro Nacional de Referência em Tecnologia Assistiva (CNRTA) até 2014. Atualmente, é estudante regular do programa de doutorado em Engenharia Elétrica na FEEC/UNICAMP, desenvolvendo pesquisas nas áreas de sistemas cognitivos, modelos de consciência, memória episódica, visão e percepção para sistemas computacionais, utilizando plataformas de simulação como Coppelia, ROS2, ArUco, além de algoritmos de machine learning e deep learning. (Fonte: Currículo Lattes)

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