Thomás Tabosa de Oliveira

Formação complementar

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Participação em eventos

Produções bibliográficas

• DA SILVA NETO, SEBASTIAO ROGERIO ; TABOSA OLIVEIRA, THOMÁS ; MEDEIROS NETO, L. ; TEIXEIRA, IGOR VITOR ; SADOK, S. ; SAMPAIO, VANDERSON SOUZA ; ENDO, P. T. . Binary Models for Arboviruses Classification Using Machine Learning: A Benchmarking Evaluation. https://hdl.handle.net/10125/102979 , v. 1, p. 2820-2829, 2023.

• TABOSA DE OLIVEIRA, THOMÁS ; DA SILVA NETO, SEBASTIÃO ROGÉRIO ; TEIXEIRA, IGOR VITOR ; AGUIAR DE OLIVEIRA, SAMUEL BENJAMIN ; DE ALMEIDA RODRIGUES, MARIA GABRIELA ; SAMPAIO, VANDERSON SOUZA ; ENDO, PATRICIA TAKAKO . A Comparative Study of Machine Learning Techniques for Multi-Class Classification of Arboviral Diseases. Frontiers in Tropical Diseases , v. 2, p. 1-10, 2022.

• DA SILVA NETO, SEBASTIÃO ROGÉRIO ; TABOSA OLIVEIRA, THOMÁS ; TEIXEIRA, IGOR VITOR ; AGUIAR DE OLIVEIRA, SAMUEL BENJAMIN ; SOUZA SAMPAIO, VANDERSON ; LYNN, THEO ; ENDO, PATRICIA TAKAKO . Machine learning and deep learning techniques to support clinical diagnosis of arboviral diseases: A systematic review. PLoS Neglected Tropical Diseases , v. 16, p. e0010061, 2022.

• OLIVEIRA, T. T. ; ROCHA, E. S. ; LYNN, T. ; SAMPAIO, V. S. ; ENDO, P. T. . Análise de modelos de deep learning para auxílio no pós-diagnóstico de tuberculose. Boletim do Tempo Presente.

• DE OLIVEIRA, THOMÁS TABOSA ; DA SILVA NETO, SEBASTIÃO ROGÉRIO ; TEIXEIRA, IGOR VITOR ; ENDO, PATRICIA TAKAKO ; SAMPAIO, VANDERSON SOUZA . VALERIA: Uma Plataforma para Auxiliar o Diagnóstico e o Monitoramento de Arboviroses. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, 2021, Brasil. Anais Estendidos do XXVII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia 2021). p. 103.

• DA SILVA NETO, SEBASTIAO ROGERIO ; DE OLIVEIRA, THOMAS TABOSA ; DE SOUZA SAMPAIO, VANDERSON ; LYNN, THEO ; ENDO, PATRICIA TAKAKO . Platform for monitoring and clinical diagnosis of arboviruses using computational models. In: 2020 International Conference on Cyber Security and Protection of Digital Services (Cyber Security), 2020, Dublin. 2020 International Conference on Cyber Security and Protection of Digital Services (Cyber Security), 2020. p. 1.

• OLIVEIRA, THOMÁS T. ; SAMPAIO, VANDERSON ; ENDO, PATRICIA T. . Configuração de hyper-parâmetros de modelos deep learning para auxílio no pós-diagnóstico de Tuberculose. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2020, Brasil. Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2020), 2020. p. 87.

• OLIVEIRA, T. T. ; ROCHA, E. S. ; ALVES, I. S. ; SANTOS, G. L. ; LYNN, T. ; SAMPAIO, V. S. ; ENDO, P. T. . Predição de probabilidade de óbito por Tuberculose no Estado do Amazonas utilizando um modelo de Deep Learning. In: Jornada Científica e de Extensão, 2019, Caruaru. Anais da Jornada Científica e de Extensão, 2019.

• OLIVEIRA, T. T. ; SILVA NETO, S. R. ; ENDO, P. T. . Classificação multi-classe de arboviroses utilizando Extra Trees. In: Mostra POLI 2021, 2021, Recife. Anais da Mostra POLI 2021, 2021. v. 1. p. 1-1.

• SOARES XAVIER FREITAS, ELYDA LAISA ; TABOSA DE OLIVEIRA, THOMAS ; DA FONSECA DE SOUZA, FERNANDO ; CARDOSO GARCIA, VINICIUS . Learning Analytics: A Brief Overview about Applications and its Advantages. In: 2019 IEEE 19th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 2019, Maceió. 2019 IEEE 19th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 2019. p. 190.

• OLIVEIRA, T. T. ; FREITAS, E. L. S. X. ; GARCIA, V. C. ; SOUZA, F. F. . Aplicação de Learning Analytics nas Instituições de Ensino Superior: Um Protocolo de Revisão Sistemática de Literatura. In: Jornada Científica e de Extensão, 2018, Caruaru. Anais da Jornada Científica e de Extensão, 2018. v. 1.

• OLIVEIRA, T. T. ; FAGUNDES, R. A. A. . Mineração de Dados Educacionais. In: Jornada Científica e de Extensão, 2017, Caruaru. Anais da Jornada Científica e de Extensão (JCE 2017) - UPE Caruaru, 2017. v. 1. p. 77-79.

• SILVA NETO, S. R. ; OLIVEIRA, T. T. ; SAMPAIO, V. S. ; LYNN, T. ; ENDO, P. T. . Platform for monitoring and clinical diagnosis of arboviruses using computational models. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• OLIVEIRA, T. T. ; ENDO, P. T. ; SAMPAIO, V. S. . Anáise de modelos de deep learning para pós-diagnóstico de tuberculose. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• OLIVEIRA, T. T. ; ROCHA, E. S. ; ALVES, I. S. ; SANTOS, G. L. ; LYNN, T. ; SAMPAIO, V. S. ; ENDO, P. T. . Predição de probabilidade de óbito por Tuberculose no Estado do Amazonas utilizando um modelo de Deep Learning. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• OLIVEIRA, T. T. ; ROCHA, E. S. ; SAMPAIO, V. S. ; LYNN, T. ; ENDO, P. T. . ANÁLISE DE MODELOS DE DEEP LEARNING PARA AUXÍLIO NO PÓS-DIAGNÓSTICO DE TUBERCULOSE. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• OLIVEIRA, T. T. ; FREITAS, E. L. S. X. ; GARCIA, V. C. ; SOUZA, F. F. . Aplicação de Learning Analytics nas Instituições de Ensino Superior: Um Protocolo de Revisão Sistemática de Literatura. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• OLIVEIRA, T. T. ; FAGUNDES, R. A. A. . Mineração de Dados Educacionais. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Projetos de pesquisa

• 2020 - 2022

  Plataforma para monitoramento e diagnóstico clínico de arboviroses utilizando modelos computacionais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Patricia Takako Endo em 21/07/2020., Descrição: O objetivo geral deste projeto de pesquisa é uma plataforma para monitoramento e classificação para auxílio no diagnóstico diferencial de casos de síndromes febris e/ou exantemáticas em um cenário de transmissão concomitante de arboviroses (dengue, chikungunya e zika), utilizando técnicas de inteligência artificial (machine learning e/ou deep learning).... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Thomás Tabosa de Oliveira - Integrante / Vanderson de Souza Sampaio - Integrante / Patricia Takako Endo - Coordenador / Sebastião Rogério da Silva Neto - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2019 - 2019

  DEEPTUB: Uso de técnicas de deep learning na predição de óbitos por tuberculose no Estado do Amazonas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Patricia Takako Endo em 08/09/2020., Descrição: Este projeto tem como principal foco de investigação a descrição de preditores do óbito entre os indivíduos infectados com tuberculose no Estado do Amazonas através da aplicação de técnicas de deep learning.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Thomás Tabosa de Oliveira - Integrante / Elisson da Silva Rocha - Integrante / Theo Lynn - Integrante / Vanderson de Souza Sampaio - Integrante / Patricia Takako Endo - Coordenador.

• 2018 - 2018

  Métricas, Indicadores, Variáveis, Ferramentas e Técnicas para Learning Analytics: Um Mapeamento Sistemático de Literatura, Descrição: Realização de um Mapeamento Sistemático da Literatura para identificar quais são as métricas, indicadores, variáveis, ferramentas e técnicas que têm sido efetivamente utilizados em estudos que implementam Learning Analytics. Assim, este trabalho pode ser considerado um guia inicial para adoção de LA, dado que essa análise pode ajudar na tarefa de planejamento (ao constatar quais dados sobre os estudantes devem ser armazenados) e posteriormente na implementação (com a utilização de ferramentas e técnicas encontradas) de Learning Analytics pelas Instituições de Ensino, a fim de que estas obtenham os benefícios já identificados pela. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Thomás Tabosa de Oliveira - Coordenador / Elyda Laisa Soares Xavier Freitas - Integrante.

• 2017 - 2017

  Mineração de Dados Educacionais, Descrição: O censo Escolar é instrumento importante na melhoria da qualidade na educação para a formulação, implementação e monitoramento das políticas educacionais e avaliação dos sistemas de ensino. O objetivo deste trabalho é extrair informações e identificar os fatores que influenciam a evasão escolar no nível fundamental das escolas da região Nordeste.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Thomás Tabosa de Oliveira - Coordenador / Roberta A. de A. Fagundes - Integrante.

Prêmios