Laura Angélica Tomaz da Silva

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• TOMAZ DA SILVA, LAURA ; ESPER, NATHALIA BIANCHINI ; RUIZ, DUNCAN D. ; MENEGUZZI, FELIPE ; BUCHWEITZ, AUGUSTO . Visual Explanation for Identification of the Brain Bases for Developmental Dyslexia on fMRI Data. Frontiers in Computational Neuroscience , v. 15, p. 1, 2021.

• BALLESTER, PEDRO L. ; DA SILVA, LAURA TOMAZ ; MARCON, MATHEUS ; ESPER, NATHALIA BIANCHINI ; FREY, BENICIO N. ; BUCHWEITZ, AUGUSTO ; MENEGUZZI, FELIPE . Predicting Brain Age at Slice Level: Convolutional Neural Networks and Consequences for Interpretability. Frontiers in Psychiatry , v. 12, p. 118, 2021.

• TOMAZ DA SILVA, L. A. ; VANDERWEYEN, D. C. ; BORSOI, B. T. ; JOSEPH, J. E. . Plataforma interativa para análise de padrões de atividade cerebral. journal of health informatics , v. 10, p. 37-44, 2018.

• DINIZ, J. B. ; CORDEIRO, F. R. ; MIRANDA, P. B. C. ; DA SILVA, LAURA ANGELICA TOMAZ . A Grammar-based Genetic Programming Approach to Optimize Convolutional Neural Network Architectures. REVISTA ENIAC PESQUISA , v. 15, p. 82-93, 2018.

• MUNSELL, BRENT C. ; WEE, CHONG-YAW ; KELLER, SIMON S. ; WEBER, BERND ; ELGER, CHRISTIAN ; DA SILVA, LAURA ANGELICA TOMAZ ; NESLAND, TRAVIS ; STYNER, MARTIN ; SHEN, DINGGANG ; BONILHA, LEONARDO . Evaluation of machine learning algorithms for treatment outcome prediction in patients with epilepsy based on structural connectome data. Neuroimage (Orlando, Fla. Print) , v. 118, p. 219-230, 2015.

• COUTO, J. C. ; TOMAZ DA SILVA, LAURA ; GODOY, J. ; KNIEST, D. ; CALLEGARI, D. ; MENEGUZZI, FELIPE ; RUIZ, DUNCAN D. . On the use of Machine Learning and Deep Learning for Text Similarity and Categorization and its Application to Troubleshooting Automation. In: Hawaii International Conference on System Sciences, 2022, Hawaii. Proceedings of the 55th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2022. p. 778-787.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - Atual

  WO Troubleshooting Automation, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um modelo que utiliza Machine Learning e Deep Learning para a automação da resolução de incidentes cadastrados em um sistema. O escopo inclui a elaboração do modelo com compatibilidade para o idioma inglês. Integrantes: Daniel Callegari / Coordenador - Felipe Meneguzzi / Pesquisador - Duncan Ruiz / Pesquisador - Júlia Couto / Bolsista de Doutorado - Laura Tomaz / Bolsista de Doutorado. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Laura Angélica Tomaz da Silva - Integrante / MENEGUZZI, FELIPE - Integrante / RUIZ, DUNCAN D. - Coordenador / Júlia Colleoni Couto - Integrante / Daniel Callegari - Integrante.

• 2018 - 2019

  Mobile Data Analytics v4, Descrição: Motorola Mobility Comercio de Produtos Eletrônicos LTDA, doravante denominada MOTOROLA, tem interesse em estabelecer atividades de cooperação através de processos de parceria. O Instituto de Pesquisas Eldorado, doravante denominado ELDORADO, é reconhecido pelo Comitê da Área da Tecnologia da Informação CATI para receber recursos e desenvolver projetos pela Lei de Informática, e está totalmente capacitado para atender à demanda de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) de parceiros em diversos segmentos. Além de projetos desenvolvidos por meio da Lei de Informática, o ELDORADO desenvolve projetos por meio da Lei do Bem, do Programa CI-Brasil, PADIS e Sistema Brasileiro de Tecnologia (Sibratec), programas que contribuem para o desenvolvimento tecnológico das empresas brasileiras. A Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), por sua vez, tem compartilhado seus conhecimentos e experiências, com ênfase no desenvolvimento de pesquisa em Ciência da Computação. A MOTOROLA, em parceria com o ELDORADO, tem interesse no desenvolvimento de estudos e pesquisas na área de Big Data, especificamente em análise, pré-processamento e padronização de dados. O programa de pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da PUCRS tem o Grupo de Pesquisa em Inteligência de Negócio e Aprendizado de Máquina (GPIN) cujos alguns dos principais interesses em pesquisa alinham-se aos interesses da MOTOROLA. Com efeito, no período de Março/2015 a Fevereiro/2016 o ELDORADO e a PUCRS estabeleceram o projeto Mobile Data Analytics do qual este projeto é sucessor. O conteúdo previsto neste projeto é uma atividade complementar ao Projeto Analytics, firmado entre o ELDORADO e a MOTOROLA. Para tanto, pesquisadores do PPGCC-FACIN-PUCRS, em uma colaboração sinérgica com o ELDORADO, proporcionarão à MOTOROLA experiência em análise de grandes bancos de dados e em mobilidade de código em dispositivos móveis. Durante o curso do projeto, uma equipe de pesquisadores sêniores será responsável pela continuidade na formação de pessoal qualificado, a fim de atender as necessidades do projeto em relação à análise de dados, pré-processamento e descoberta de padrões em grandes quantidades de dados, e em mobilidade de código em dispositivos móveis. Os pesquisadores têm longa experiência em áreas como a aprendizado de máquina, mineração de dados, análise de dados, computação em nuvem e computação de alto desempenho, proporcionando um ambiente multidisciplinar ideal para a pesquisa e formação de pessoal de alta qualidade em analytics e business intelligence. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Laura Angélica Tomaz da Silva - Integrante / Rodrigo Coelho Barros - Coordenador / RUIZ, DUNCAN D. - Integrante.