Leandro Pereira da Silva

Sou Mestre em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), com especialização em Aprendizado de Máquina. Durante o mestrado, atuei no Grupo de Pesquisa em Business Intelligence and Machine Learning (GPIN), aprofundando conhecimentos na área. Atualmente, faço parte da equipe de Inteligência Artificial da Fundação CERTI, desenvolvendo projetos inovadores em IA, Aprendizado de Máquina, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural. Minha trajetória me proporciona uma base sólida para contribuir com o avanço tecnológico nestas áreas.

Informações coletadas do Lattes em 15/07/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Ciência da Computação

2016 - 2018

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: LeanNet: an architecture that use scene context to improve object recognition, Ano de Obtenção: 2018
Duncan Dubugras Alcoba Ruiz.Bolsista do(a): Centro de Pesquisa em Engenharia de Software da PUCRS, CEPES/PUCRS, Brasil. Grande área: Ciências Exatas e da TerraSetores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.

Graduação em Ciência da Computação

2011 - 2015

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: Organizador de favoritos baseado em linha do tempo
Orientador: João Batista Souza de Oliveira
Bolsista do(a): Programa Universidade para Todos, PROUNI, Brasil.

Graduação interrompida em 2011 em Ciência da Computação

2007 - Atual

Universidade Luterana do Brasil
Ano de interrupção: 2011

Formação complementar

2011 - 2011

Students to Business: System Developer. (Carga horária: 40h). , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Francês

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

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

Participação em eventos

5th Symposium on knowledge Discovery, mining and learning (KDMile).Using Scene Context to Improve Object Recognition. 2017. (Simpósio).

VII NVIDIA GPU WORKSHOP. 2017. (Seminário).

XXXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2016. (Congresso).

Produções bibliográficas

  • Silva, L. P. da. ; GRANADA, R. ; MONTEIRO, J. ; RUIZ, D. . Fusing Scene Context to Improve Object Recognition. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 9, p. 147-162, 2018.

  • Silva, L. P. da. ; GRANADA, R. ; MONTEIRO, J. ; RUIZ, D. D. A. . Using Scene Context to Improve Object Recognition. In: 5th Symposium on knowledge Discovery, mining and learning (KDMile), 2017, Uberlândia, MG. Proceedings of the 5th Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe 2017), 2017.

Projetos de pesquisa

  • 2016 - 2017

    Learning and Inference for Ambient Intelligence, Descrição: A capacidade de reconhecer metas e planos, observando as atividades de um agente permite raciocinar sobre o que outros agentes estão fazendo e inferir o que eles vão fazer a seguir. Quando aplicado a reconhecer as actividades humanas a partir de sensores físicos, tais como câmeras, interfaces de usuário instrumentados e sensores portáteis, essa capacidade é referido como reconhecimento de atividade. Mas quando aplicado a reconhecer comportamento humano de alto nível, tais como objectivos, propósitos e planos, esta capacidade é referida como reconhecimento de objectivos, intenções, e planos. Recentes aplicações que contém a capacidade de reconhecimento de objectivos, intenções, e planos incluem ambiente educacional, modelando comportamentos sociais usando dados de telefonia móvel, histórias na vida real e monitoramento de tráfego.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Leandro Pereira da Silva - Integrante / Roger Granada - Integrante / Juarez Monteiro - Integrante / Duncan Dubugras Alcoba Ruiz - Integrante / Felipe Rech Meneguzzi - Coordenador / Ramon Fraga Pereira - Integrante / Rodrigo Coelho Barros - Integrante.

Histórico profissional

Endereço profissional

  • Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Faculdade de Informática, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. , Av. Ipiranga 6681, Prédio 32 (FACIN), 6° andar, Laboratório de 626., Partenon, 90619900 - Porto Alegre, RS - Brasil - Caixa-postal: 1429, Telefone: (51) 994096489, URL da Homepage:

Experiência profissional

2021 - Atual

Fundação CERTI

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2019 - 2021

Propus Data Science

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2018 - 2019

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Pesquisador Assistente

2016 - 2018

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Estudante de Mestrado, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 01/2016 - 03/2018

    Pesquisa e desenvolvimento, Faculdade de Informática, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.,Linhas de pesquisa

2014 - 2015

Centro de Pesquisa em Computação Aplicada

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiario, Carga horária: 30

2013 - 2014

Dell Computadores do Brasil

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiario, Carga horária: 30

2011 - 2013

EPCOS do Brasil

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiario, Carga horária: 30

2002 - 2008

Transcal-Sul Transporte Coletivo LTDA

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Cobrador, Carga horária: 40