Milton Vasconcelos da Gama Neto
Mestrando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), possui graduação em Ciência da Computação pela UFPE (2018). Atualmente é cientista de dados no CESAR (Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife). Tem experiência na área de Ciência da Computação e também atuou em projeto de P&D&I pelo Lika/UFPE (Laboratório de Imunopatologia Keizo Asami). Suas áreas de interesse e atuação atualmente são Aprendizagem de Máquina, Ciência dos Dados e Visão Computacional. Os principais projetos desenvolvidos no setor de Inteligência Artificial foram: predição de falhas em subestações e equipamentos de energia elétrica, predição de indisponibilidade das instalações de transmissão, detecção de anomalias na rede de distribuição de energia, detecção de objetos durante a inspeção com drones, análise de risco de crédito para pessoas físicas e jurídicas e predição do deslocamento baseado nas trajetórias recentes.
Informações coletadas do Lattes em 06/07/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Mestrado em andamento em Ciências da Computação
2019 - Atual
Universidade Federal de Pernambuco
Orientador: Germano Crispim Vasconcelos;
Graduação em Ciência da Computação
2014 - 2018
Universidade Federal de Pernambuco
Título: O processo CRISP-DM aplicado na construção de uma solução para Análise de Risco de Crédito
Orientador: Germano Crispim Vasconcelos
Idiomas
Inglês
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Ciência dos Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquina.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia de Software.
Histórico profissional
Experiência profissional
2020 - Atual
Centro de Estudos e Sistemas Avançados do RecifeVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40
2018 - 2020
In Forma softwareVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40
Outras informações:
Desenvolvimentos de soluções de Inteligência Artificial para gestão de ativos nas seguintes áreas: 1. Machine Learning 2. Predição de Falhas 3. Detecção de Anomalias 4. Visão Computacional 5. Deep Learning
Atividades
-
05/2018
Pesquisa e desenvolvimento , In Forma Software, .,Linhas de pesquisa
2015 - 2018
Fundação de Apoio ao Desenvolvimento da Universidade Federal de PernambucoVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Software, Carga horária: 30
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