Alessandra de Souza Lopes

Formação complementar

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Organização de eventos

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• MARTINS, B. V. S. ; AMANCIO, C. C. ; LUCAS, T. J. ; LOPES, A. S. ; LIMA, D. B. ; FERREIRA, A. C. . MODAI: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE CUSTOMIZATION OF LOOKS AND FASHION TRENDS. In: I CISI - Congresso Internacional de Saberes e Inovação, 2025, Ourinhos. Cisi - congresso internacional de saberes e inovação. Recife ? Pernambuco, Brasil: Even3, 2025. v. I.

• LUCAS, T. J. ; COSTA, K. A. P. ; CRUZ, F. M. ; MORAES, E. A. ; LOPES, A. S. ; NODA JUNIOR, C. N. . Comparative Evaluation of Supervised Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection in Electric Vehicle Systems. Revista Brasileira de Inovação Tecnologica em Saúde , 2026.

• FERREIRA, T. M. ; Lucas, Thiago Jose ; TOJEIRO, C. A. C. ; BERTAZZOLI, C. E. S. ; LOPES, A. S. ; PONTARA, A. C. S. . Detection of SQL Injection: A Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Algorithms. Revista Brasileira de Inovação Tecnologica em Saúde , 2026.

• FERREIRA, T. M. ; BERTAZZOLI, C. E. S. ; Lucas, Thiago Jose ; MORAES, E. A. ; LOPES, A. S. ; COSTA, K. A. P. . Interpretability of Intrusion Detection Models: An Information Visualization Approach. Revista Brasileira de Inovação Tecnologica em Saúde , 2026.

• SANTOS, A. G. D. ; MARCOLINO, B. E. ; LUCAS, T. J. ; TOJEIRO, C. A. C. ; LOPES, A. S. ; COSTA, K. A. P. . Optimizing Cardiovascular Disease Risk Prediction Using Ensemble Learning Techniques. Revista Brasileira de Inovação Tecnologica em Saúde , 2026.

• FERREIRA, T. M. ; BERTAZZOLI, C. E. S. ; LUCAS, T. J. ; MORAES, E. A. ; LOPES, A. S. ; ALVES, L. A. C. . Interpretability of Intrusion Detection Models: An Information Visualization Approach. 2025. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• FERREIRA, T. M. ; BERTAZZOLI, C. E. S. ; TOJEIRO, C. A. C. ; LUCAS, T. J. ; LOPES, A. S. ; PONTARA, A. C. S. . Detection of SQL Injection: A Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Algorithms. 2025. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Projetos de pesquisa

• 2024 - 2025

  Laboratório de pesquisa - Detect.AI, Descrição: Pesquisa desenvolvida pelo laboratório de pesquisa Detect.IA, com o objetivo de contribuir para o estado da arte por meio da produção de novos conhecimentos e da aplicação de técnicas inovadoras voltadas ao avanço científico.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (14) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Alessandra de Souza Lopes - Coordenador / Thiago José Lucas - Integrante.