Laís Dib Albuquerque
Mestranda em Informática com foco em Ineligência Artificial na Universidade Federal do Amazonas (UFAM), Engenheira de Software e bacharel em Sistemas de Informação pela Escola Superior de Tecnologia (EST) - Universidade do Estado do Amazonas (UEA), sou membro do Laboratório de Sistemas Inteligentes (LSI). Já atuei como Bolsista Pesquisadora PIBIC/CNPq e Pesquisadora Voluntária PAIC/FAPEAM, sendo ambas as pesquisas realizadas na área de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning. Atualmente sou Desenvolvedora de Software com foco em Inteligência Artificial no Sidia Instituto de Tecnologia e Pesquisa.
Informações coletadas do Lattes em 05/09/2024
Acadêmico
Formação acadêmica
Mestrado em andamento em Informática
2024 - Atual
Universidade Federal do Amazonas
Orientador: Eulanda Miranda dos Santos
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Redes Neurais Convolucionais; Aprendizado de Máquina Profundo; Detecção de Movimentos.Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Graduação em Sistemas de Informação
2020 - 2024
Universidade do Estado do Amazonas
Título: Um Comparativo de Abordagens com Redes Neurais Artificiais para Detecção Inteligênte de Patologias na Folha do Café
Orientador: Elloá Barreto Guedes da Costa
Formação complementar
2022 - 2022
Extensão universitária em Fundamentos de Ciência dos Dados para Engenharias. (Carga horária: 12h). , Universidade do Estado do Amazonas, UEA, Brasil.
2021 - 2021
Extensão universitária em Matemática Financeira e sua Aplicabilidade. (Carga horária: 20h). , Universidade do Estado do Amazonas, UEA, Brasil.
2019 - 2019
Inteligência Artificial - Fundamentos da Análise de Dados. (Carga horária: 3h). , Samsung Ocean Center, SOC, Brasil.
2019 - 2019
Inteligência artificial: entenda o que é e como está presente no cotidiano. (Carga horária: 2h). , Samsung Ocean Center, SOC, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.
Participação em eventos
Congresso Interno de Iniciação Científica e Tecnológica. Classificação Inteligente de Doenças da Folha do Café com Aprendizado de Máquina. 2023. (Congresso).
Semana Nacional de Ciência e Tecnologia. Um Comparativo de Abordagens com Redes Neurais Artificiais para Detecção Inteligente de Patologias na Folha do Café. 2023. (Feira).
Congresso Interno de Iniciação Científica e Tecnológica. Algoritmos Extratores de Características para Classificação de Doenças da Folha do Café. 2022. (Congresso).
Produções bibliográficas
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ALBUQUERQUE, LAÍS DIB ; GUEDES, ELLOÁ B. . Coffee Plant Leaf Disease Detection for Digital Agriculture. Journal on Interactive Systems , v. 15, p. 220-233, 2024.
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ALBUQUERQUE, LAÍS DIB ; BEZERRA, ARTHUR LUCAS S. ; SILVA, FÁBIO S. ; GUEDES, ELLOÁ B. . Uma Solução Baseada em Blockchain para Assegurar a Qualidade Produtiva da Cafeicultura Brasileira. In: Congresso Brasileiro de Agroinformática, 2023, Brasil. Anais do XIV Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO 2023), 2023. p. 238-245.
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LÓPEZ, YADINI PÉREZ ; ALBUQUERQUE, LAÍS DIB ; DE F. COSTA JÚNIOR, GILMAR JÓIA ; XAVIER, DANIEL LOPES ; OCHOA, JUAN DAVID ; CAMARGO, DENIZARD DIMITRI . Adapting RICO Dataset for Boosting Graphical User Interface Component Classification for Automated Android Testing. In: 2023 10th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI), 2023, Mexico City. 2023 10th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI), 2023. p. 118.
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ALBUQUERQUE, LAÍS DIB . Um Comparativo de Abordagens com Redes Neurais Artificiais para Detecção Inteligente de Patologias na Folha do Café. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2023, Brasil. Anais do XIV Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2023). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. p. 131-140.
Histórico profissional
Experiência profissional
2024 - Atual
Sidia Instituto de Ciência e TecnologiaVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvedora de Software, Carga horária: 40
2023 - 2023
Sidia Instituto de Ciência e TecnologiaVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiária em Desenvolvimento de Software, Carga horária: 30, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Estágio em Desenvolvimento de Software com foco em Inteligência Artificial realizando as seguintes atividades: (i) Pesquisa de técnicas e soluções envolvendo IA; (ii) Elaboração de Artigos e Documentação Científica; (iii) Pré-processamento de dados; (iv) Treinamento e avaliação de modelos; (v) Desenvolvimento de softwares que usam de Visão Computacional.
2021 - Atual
Laboratório de Sistemas InteligentesVínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Aluno Pesquisador, Carga horária: 20
2022 - 2023
fundação de Amparo à pesquisa do Estado do amazonasVínculo: Pesquisadora Voluntária, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20
Outras informações:
Bolsista PAIC na Universidade do Estado do Amazonas (UEA) sob orientação da Professora Doutora Elloá Barreto Guedes da Costa, cujo o tema de pesquisa é "Classificação Inteligente de Doenças da Folha do Café com Aprendizado de Máquina". Atividades realizadas: (i) Estudo e aplicação do Neurônio Perceptron e Redes Neurais Multilayer Perceptron; (ii) Uso de Redes de Neurais Convolucionais Profundas e Deep Learning; (iii) Trabalho com uma base de dados realística e representativa; (iv) Avaliação das arquiteturas testadas por meio de métricas de desempenho; (v) Análise comparativa dos dados obtidos.
2021 - 2022
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPqVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Bolsista PIBIC na Universidade do Estado do Amazonas (UEA) sob orientação da Professora Doutora Elloá Barreto Guedes da Costa, cujo tema de pesquisa é "Algoritmos Extratores de Características para Classificação de Doenças da Folha do Café". Atividades realizadas: (i) Aplicação de métodos e técnicas de vanguarda da Visão Computacional em domínios realísticos; (ii) Consolidação, análise e exploração em bases de dados relacionadas ao problema; (iii) Uso de Algoritmos Extratores de Características; (iv) Classificação das características extraídas com algoritmos de Aprendizado de Máquina; (v) Uso de Validação Cruzada para treino e teste dos algoritmos utilizados; Avaliação dos resultados obtidos; (vi) Implementação do "Problema de Seleção de Características".
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