Diogo Lopes da Silva

Graduado em Engenharia da Computação pela Universidade de Pernambuco com ênfase em Inteligência Artificial. Tem experiência na área de engenharia de software, e também em redes de computadores. Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Pernambuco(IFPE), onde é membro do grupo de pesquisa em tecnologias da informação e comunicação. http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/3334760155677896#instituicoesParceiras No momento suas áreas de interesse são Aprendizagem máquina, reconhecimento de padrões e visão computacional.

Informações coletadas do Lattes em 24/11/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Engenharia da Computação

2015 - 2017

Universidade de Pernambuco
Título: Detecção de Pedestres em Vídeos Digitais Usando Comitê de Extratores de Movimento
, Ano de Obtenção: 2017.Carmelo José Albanez Bastos Filho.

Graduação em Engenharia da Computação

2006 - 2011

Universidade de Pernambuco
Título: Metodologia para extração de conhecimento em rede de computadores.
Orientador: Edison de Queiroz Albuquerque

Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Telecomunicações

2002 - 2005

Instituto Federal de Pernambuco

Ensino Médio (2º grau)

1999 - 2002

Instituto Federal de Pernambuco

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Bem, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas inteligentes.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes de Computadores.

Participação em bancas

Aluno: Matheus Kennedy Dionisio Santiago

LIMA, T. P. F.; CORDEIRO, P. R. G.;DA SILVA, DIOGO L.. Classificação de Lesões de Pele com IA Utilizando uma Abordagem em Cascata. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares.

Aluno: Everton Juan de Souza

FRANCA, A. H. M.; SANTOS, A. B.;DA SILVA, DIOGO L.. Aprendizado de máquina aplicado à detecção de ataques DDoS com abordagens de inteligência artificial explicável (XAI). 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares.

Orientou

Kauã Gabriel Silva De Lima

MONITORAMENTO DO COMPORTAMENTO DE BOVINOS PARA APOIO A GRANDES FAZENDAS E MANEJO DE REBANHOS; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares; Orientador: Diogo Lopes da Silva;

João Victor Oliveira da Silva

Detecção de Patologias em Obras Civis Utilizando Redes Neurais Convolucionais; ; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares; Orientador: Diogo Lopes da Silva;

Yanka Mirelly Ayala de Sales Silva

Aplicação de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição da Desistência Acadêmica em Cursos de TI do IFPE; ; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares; Orientador: Diogo Lopes da Silva;

Lucas Patrick Ramos de Oliveira

UTILIZANDO TRANSFER LEARNING PARA APOIO A TOMADA DE DECISÃO NA CLASSIFICAÇÃO DE PNEUMONIA USANDO IMAGEM DE RAIO-X; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Análise e Desenvvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares; Orientador: Diogo Lopes da Silva;

Produções bibliográficas

LIMA, K. G. S. D. ; SILVA, V. A. F. ; SILVA, J. V. O. D. ; OLIVEIRA, L. P. R. ; DA SILVA, DIOGO L. . Using Convolutional Neural Networks for segmentation of brain tumors. Socioeconomic Analytics , v. 2, p. 115-120, 2024.
DA SILVA, DIOGO L. ; BASTOS-FILHO, CARMELO J. A. . Artificial Bee Colony Optimization for Feature Selection of Traffic Sign Recognition. INTERNATIONAL JOURNAL OF SWARM INTELLIGENCE RESEARCH (PRINT) , v. 8, p. 50-66, 2017.
DA SILVA, DIOGO L. ; SEIJAS, LETICIA M. ; BASTOS-FILHO, CARMELO J. A. . Pedestrian detection in digital videos using committee of motion feature extractors. In: 2017 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LACCI), 2017, Arequipa. 2017 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI), 2017. p. 1.
DA SILVA, DIOGO L. ; CANDIDO, E. A. . METODOLOGIA PARA EXTRAÇÃO DE CONHECIMENTO EM REDES DE COMPUTADORES. In: XI Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2016, Maceió-AL. Políticas de inovação como estratégias de fortalecimento para a rede: anais do XI CONNEPI. Maceió- AL: IFAL, 2016. p. 1345-1353.
LIMA, K. G. S. D. ; SILVA, J. V. O. D. ; SILVA, F. L. D. ; DA SILVA, DIOGO L. . CONSTRUÇÃO DE UM DATASET PARA AUXILIAR A PREVISÃO DE NÍVEIS DE RIOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA. In: XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2024, Bélem-PA. Anais do XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI).. BELÉM-PA: IFPA, 2024.
SILVA, J. C. ; DA SILVA, DIOGO L. ; XAVIER JUNIOR, S. M. ; SILVA, J. H. P. . TELESCÓPIOS DE BAIXO CUSTO E A EVOLUÇÃO NA APRENDIZAGEM DA FÍSICA: UM ESTUDO DE CASO. In: XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2024, Bélem-PA. Anais do XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI).. BELÉM-PA: IFPA, 2024.
LIMA, K. G. S. D. ; SILVA, J. V. O. D. ; OLIVEIRA, L. P. R. ; DA SILVA, DIOGO L. . UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA DETECÇÃO DE BOVINOS EM TEMPO REAL. In: XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2024, Bélem-PA. Anais do XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI).. BELÉM-PA: IFPA, 2024.
OLIVEIRA, L. P. R. ; SILVA, J. V. O. D. ; LIMA, K. G. S. D. ; DA SILVA, DIOGO L. . UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA DETECÇÃO DE EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL EM TEMPO REAL. In: XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2024, Bélem-PA. Anais do XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI).. BELÉM-PA: IFPA, 2024.
SILVA, J. V. O. D. ; OLIVEIRA, L. P. R. ; LIMA, A. F. ; LIMA, K. G. S. D. ; DA SILVA, DIOGO L. . UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA DETECÇÃO DE RACHADURAS EM OBRAS DE CONSTRUÇÃO CIVIL EM TEMPO REAL. In: XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2024, Bélem-PA. Anais do XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI).. BELÉM-PA: IFPA, 2024.
LIMA, K. G. S. D. ; SILVA, V. A. F. ; SILVA, J. V. O. D. ; OLIVEIRA, L. P. R. ; DA SILVA, DIOGO L. . UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA SEGMENTAÇÃO DE TUMORES CEREBRAIS. In: II Workshop de Análise de Dados(WANDA), 2024, Caruaru-PE. II Workshop de Análise de Dados(WANDA). RECIFE: UFPE.
LIMA, A. F. ; RAMOS, M. M. ; SILVA, I. G. L. ; SILVA, J. M. V. ; DA SILVA, DIOGO L. . SIMULAÇÃO EM PYTHON PARA DEMONSTRAÇÃO DA FORÇA ARRASTO EM LANÇAMENTO OBLÍQUO. In: XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI), 2024, Bélem-PA. Anais do XIV Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação (CONNEPI).. BELÉM-PA: IFPA, 2024.

Outras produções

SILVA, DIOGO LOPES . PROGRAMA AQUI SE FAZ AQUI SE FALA. 2023.

SILVA, DIOGO LOPES . PROGRAMA MICROFONE ABERTO. 2023. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

Projetos de pesquisa

2024 - 2025

Aplicação de técnicas deep learning para reconhecimento de Tuberculose usando imagens de raio-x em dispositivos IoT, Descrição: A utilização de técnicas de visão computacional, deep learning, machine learning para atarefas de análise e classificação de imagens de raio-X pode ser muito eficaz para o diagnósticoprecoce da tuberculose, principalmente em países de baixos índices de desenvolvimento humano. Edessa forma, atender a meta ODS 3.3 para acabar com as epidemias de aids, tuberculose, malária edoenças tropicais negligenciadas, conforme destacado no boletim epidemiológico. O principal objetivo é realizar um estudo aprofundado na literatura atual para conseguir viabilizar soluções usando machine learning para os problemas existentes na detecção da tuberculose.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Diogo Lopes da Silva - Coordenador / João Victor Oliveira da Silva - Integrante / Matheus Maurício Ramos - Integrante.
2024 - 2025

O principal objetivo é realizar um estudo aprofundado na literatura atual para conseguir viabilizar soluções usando deep learning, Descrição: A utilização de técnicas de visão computacional e deep learning para a tarefas de análise eclassificação de imagens de raio-X pode ser muito eficaz para o diagnóstico precoce de doençaspulmonares, principalmente em países de baixos índices de desenvolvimento humano. O principal objetivo é realizar um estudo aprofundado na literatura atual para conseguir viabilizar soluções usando deep learning.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Diogo Lopes da Silva - Coordenador / Kauã Gabriel Silva De Lima - Integrante / João Victor Oliveira da Silva - Integrante.
2024 - 2025

Aplicação de técnicas machine learning para reconhecimentos de doenças pulmonares usando imagens de raio-x em dispositivos IoT, Descrição: A utilização de técnicas de visão computacional, deep learning, machine learning para atarefas de análise e classificação de imagens de raio-X pode ser muito eficaz para o diagnósticoprecoce de doenças pulmonares, principalmente em países de baixos índices de desenvolvimentohumano. O principal objetivo é realizar um estudo aprofundado na literatura atual para conseguir viabilizarsoluções usando machine learning para os problemas existentes na detecção de doenças pulmonares.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Diogo Lopes da Silva - Coordenador / Kauã Gabriel Silva De Lima - Integrante / Lucas Patrick Ramos de Oliveira - Integrante.
2023 - 2024

Aplicação de técnicas machine learning para reconhecimentos de doenças pulmonares usando imagens de raio-x em dispositivos IoT, Descrição: A utilização de técnicas de visão computacional, deep learning, machine learning para atarefas de análise e classificação de imagens de raio-X pode ser muito eficaz para o diagnósticoprecoce de doenças pulmonares, principalmente em países de baixos índices de desenvolvimentohumano. O principal objetivo é realizar um estudo aprofundado na literatura atual para conseguir viabilizarsoluções usando machine learning para os problemas existentes na detecção de doenças pulmonares.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Diogo Lopes da Silva - Coordenador / Kauã Gabriel Silva De Lima - Integrante / Lucas Patrick Ramos de Oliveira - Integrante.
2023 - 2024

Aplicação de técnicas deep learning para reconhecimentos de doenças pulmonares usando imagens de raio-x em dispositivos IoT, Descrição: A utilização de técnicas de visão computacional e deep learning para a tarefas de análise eclassificação de imagens de raio-X pode ser muito eficaz para o diagnóstico precoce de doençaspulmonares, principalmente em países de baixos índices de desenvolvimento humano. O principal objetivo é realizar um estudo aprofundado na literatura atual para conseguir viabilizar soluções usando deep learning.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Diogo Lopes da Silva - Coordenador / João Victor Oliveira da Silva - Integrante.

Prêmios

2023

Nota Destaque no Seminário de Integração do Edital PET N° 22/2022,, FACEPE (Fundação de Amparo a Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco).

Histórico profissional

Endereço profissional

Instituto Federal de Pernambuco, Campus Palmares. , Av. José Pretestato de Santana, Quilombo I, 55540000 - Palmares, PE - Brasil, Telefone: (81) 973324827, URL da Homepage:

Experiência profissional

2021 - Atual

Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Diretor Geral, Carga horária: 40

Outras informações:
Estou atualmente como diretor geral do IFPE campus Palmares.

2020 - 2021

Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Diretor de Ensino, Carga horária: 16

Outras informações:
Atuei como Diretor de ensino do IFPE campus Palmares.

2017 - 2020

Instituto Federal de Pernambuco - Campus Palmares

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Coordenador CTMSI, Carga horária: 16

Outras informações:
Atuei como coordenador do curso Técnico em Manutenção e Suporte em Informática do IFPE campus Palmares.

2015 - Atual

Instituto Federal de Pernambuco

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Docente, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2013 - 2015

Avanade do Brasil

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Senior Software Engineer, Carga horária: 40

2010 - 2013

Instituto de Tecnologia de Pernambuco

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador e Desenvolvedor, Carga horária: 40

Outras informações:
Atuando no desenvolvimento de ferramentas para reconhecimentos de padrões em redes de computadores utilizando algoritmos de Aprendizagem de máquina e Mineração de dados.

2008 - 2008

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de Iniciação científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Aplicação da reengenharia para documentação do sistema MPHYSCAS.

2006 - 2007

Picolli Service LTDA

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Técnico em telecomunicações, Carga horária: 40

Outras informações:
Atividades de Manutenção Laboratorial, bem como reparo em circuitos eletrônicos de aparelho celular Siemens, ganhando experiência também como líder de equipe.