Leandro Augusto da Silva

Leandro Augusto da Silva é formado em Engenharia da Computação, Mestre e Doutor pela Escola Politécnica da USP. Atualmente é Professor na Faculdade de Computação e Informática e Professor/Coordenador da Pós-Graduação Strictu-Sensu do Programa da Engenharia Elétrica e Computação da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Como atividades de pesquisa, tem participado em Comitê de Programas de conferências nacionais e internacionais e também prestado serviços como revisor técnico de conferências e revistas especializadas. Como linha de pesquisa, tem atuado principalmente em áreas que envolvem Ciência de Dados como: Redes Neurais Artificiais, Aprendizagem de Máquina, Mineração de Dados, Big Data e Reconhecimento de Padrões. Nessas áreas têm publicado regulamente artigos científicos nos principais congressos nacionais e internacionais, bem como em revistas especializadas. É autor principal do livro didático sobre Mineração de Dados pela editora Elsevier. Por fim, o Prof. Leandro Augusto lidera o Laboratório e Grupo de Pesquisa Big MAAp - Big Data e Métodos Analíticos Aplicados, onde desenvolve Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento com fomento de agências públicas e de empresas de diferentes segmentos do setor produtivo.

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Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia Elétrica

2005 - 2009

Escola Politécnica da Universidade de São Paulo
Título: Categorização de Imagens Médicas Baseada em Transformada Wavelet e Mapas Auto-Organizáveis
Orientador: em Instituto do Coração Hospital Escola da Faculdade de Medicina da USP ( Sérgio Shiguemi Furuie / Ramon Alfredo Moreno)
com Emilio Del Moral Hernandez. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; Processamento Digital de Imagens; Recuperação de Imagens por Conteúdo; Mapa Auto-Organizável; Auxílio ao Ensino de Radiologistas; Mineração de Dados. Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências da Saúde / Área: Medicina. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Matemática da Computação / Especialidade: Modelos Analíticos e de Simulação. Setores de atividade: Educação; Saúde e Serviços Sociais.

Mestrado em Engenharia Elétrica

2003 - 2005

Universidade de São Paulo
Título: Classificação de Nódulos Mamográficos Utilizando um Comitê de Redes Neurais Artificiais,Ano de Obtenção: 2005
Emilio Del Moral Hernandez.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em Engenharia Elétrica Computadores

1998 - 2002

Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros
Título: Sistema Visual Interativo Utilizando Redes de Computadores
Orientador: Reinaldo Augusto da Costa Bianchi

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Pós-doutorado

2014 - 2015

Pós-Doutorado. , Universidade de São Paulo, USP, Brasil. , Grande área: Engenharias, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquina.

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Formação complementar

2014 - 2014

Analytics for the Business User with Watson Analytics. (Carga horária: 8h). , IBM Almaden Research Center (ARC), IBM ARC, Estados Unidos.

2014 - 2014

Hands-on with Big Data Text Analytics. (Carga horária: 8h). , IBM Almaden Research Center (ARC), IBM ARC, Estados Unidos.

2014 - 2014

Explore the Power of Big Data Analytics with Hadoop and InfoSphere BigInsig. (Carga horária: 8h). , IBM Almaden Research Center (ARC), IBM ARC, Estados Unidos.

2014 - 2014

IBM Big Data Fundamentals Bootcamp. (Carga horária: 40h). , IBM Almaden Research Center (ARC), IBM ARC, Estados Unidos.

2014 - 2014

Using IBM SPSS Statistics and R Programming Language Together. (Carga horária: 8h). , IBM Almaden Research Center (ARC), IBM ARC, Estados Unidos.

2014 - 2014

Real-Time Predictive Analytics with R and InfoSphere Streams. (Carga horária: 8h). , IBM Almaden Research Center (ARC), IBM ARC, Estados Unidos.

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Idiomas

Inglês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

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Áreas de atuação

    Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Mineração de Dados.

    Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Redes Neurais Artificiais.

    Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Modelos Analíticos e de Simulação.

    Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Banco de Dados.

    Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Análise de Dados.

    Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação.

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Organização de eventos

CAVALCANTI, J. L. ; RODRIGUES, R. L. ; SILVA, J. C. S. ; Silva, L.A. ; Silveira F I ; Silva, L . V Workshop de Ciência de Dados Educacionais (V WCDE / antigo WMDE). 2018. (Congresso).

Silva, L.A. ; TINEO, L. . Simpósio Latino-Americano de Gerenciamento de Dados e Informação. 2018. (Congresso).

Silva, L.A. ; Silveira F I ; Silva, L ; CAVALCANTI, J. L. ; RODRIGUES, R. L. . IV Workshop de Ciência de Dados Educacionais (IV WCDE / antigo WMDE. 2017. (Congresso).

Silva, L.A. ; NOTARGIACOMO, P. C. S. . IX Workshop de Tendências Tecnológicas. 2017. (Outro).

Silva, L.A. ; AZEVEDO, V. L. A. . IV Semana da Faculdade de Computação e Informática. 2016. .

SILVA, L. A. ; Silva, L ; Silveira F I . III Workshop de Mineração de Dados Educacionais. 2016. (Congresso).

Silva, L.A. . Aula Magna: Inovação e Empreendedorismo em TI. 2015. (Outro).

Silva, L.A. . Workshop de Tendências Tecnológicas. 2015. (Outro).

Silva, L ; SILVA, L. A. ; Silveira F I . II Workshop de Mineração de Dados Educacionais. 2015. (Congresso).

Silva, L ; SILVA, L. A. ; Silveira F I . I Workshop de Mineração de Dados Educacionais. 2014. (Congresso).

AZEVEDO, V. L. A. ; SILVA, L. A. . I Semana da FCI. 2013. .

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Participação em eventos

Mackenzie Connect. Mackenzie Connect. 2018. (Feira).

Wokshop de Ciência de Dados Educacionais. Ciência de Dados Educacionais. 2017. (Congresso).

Workshop de Mineração de Dados Educacionais. Chair de Sessão. 2016. (Congresso).

X Encontro Brasileiro Internacional de Ciência Cognitiva. Computational Intelligence and Cognition. 2016. (Congresso).

IBM Insight Conference. 2015. (Congresso).

Workshop de Mineração de Dados Educacionais. Mineração de Dados em publicações de Fóruns de Discussões do Moodle como geração de Indicadores para aprimoramento da Gestão Educacional. 2015. (Congresso).

Workshop de Mineração de Dados em Ambientes Virtuais do Ensino/Aprendizagem. Congresso Brasileiro de Informática na Educação. 2014. (Congresso).

IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks. A Self-Organizing Architecture of Recursive Elements for Continuous Learning. 2008. (Congresso).

4 International conference on information systems and technology management. Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas-auto organizáveis. 2007. (Congresso).

7th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. Medical image categorization based on wavelets and self-organizing map. 2007. (Congresso).

Administrando o ambiente da sala de aula. 2006. (Outra).

VII Congresso Brasileiro de Redes Neurais. VII CBRN. 2005. (Congresso).

Workshop Rastreabilidade da Informação em Cadeias Produtivas do Agronegócio.Rastreabilidade da Informação em Cadeias Produtivas do Agronegócio. 2005. (Seminário).

. III CLAEB e XIX CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA BIOMÉDICA. 2004. (Congresso).

III CLAEB e XIX CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA BIOMÉDICA. III CLAEB e XIX CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA BIOMÉDICA. 2004. (Congresso).

. VI Congresso Brasileiro de Redes Neurais. 2003. (Congresso).

Congresso Brasileiro de Redes Neurais. VI Congresso Brasileiro de Redes Neurais. 2003. (Congresso).

VII Escola de Redes Neurais. Uma Visão Pragmática de Redes Neurais Artificiais. 2003. (Congresso).

VII Escola de Redes Neurais.Inteligência Computacional: Potencialidades, Limitações e Aplicações Industriais. 2003. (Outra).

VII Escola de Redes Neurais.Inteligência Coputacional: Potencialidades, Limitações e Aplicações Industriais. 2003. (Outra).

VII Escola de Redes Neurais.Uma Visão Pragmática de Redes Neurais Artificiais. 2003. (Outra).

Workshop sobre Tecnologias para microssistemas e sensores. 2003. (Encontro).

Workshop sobre Tecnologias para Microssistemas e Sensores.Workshop sobre Tecnologias para Microssistemas e Sensores. 2003. (Seminário).

.SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA USP (SIICUSP). 2002. (Simpósio).

SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA USP (SIICUSP).SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA USP (SIICUSP). 2002. (Simpósio).

.SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA USP (SIICUSP). 2001. (Simpósio).

SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA USP (SIICUSP).SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA USP (SIICUSP). 2001. (Simpósio).

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Participação em bancas

Aluno: VANUSA DA SILVA SANTANA

Lopes F S;SILVA, L. A.; MENEZES, M. O.. Um método de avaliação de acurácia semântica utilizando regras identificadas por dependências funcionais condicionais. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo.

Aluno: Rosinei Cristiano Pereira

Lopes F S; UEDA, E. T.;SILVA, L. A.. Uma proposta de arquitetura para a publicação interativa da classificação de dados obtida por meio de uma Differentially Private Random Decision Forest. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo.

Aluno: Vagner Sargiani

SILVA, L. A.; NOTARGIACOMO, P. C. S.; BARCELOS, T. S.. Identificação de padrões em textos de mídias sociais utilizando redes neurais e visualização de dados. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Cristina Fátima Claro

de Castro, L. N.SILVA, L. A.; VIZINE, A. L.. Um estudo de caso sobre o modelo de temperamento de Keirsey. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ricardo Alves Feitosa

PERES, S. M.; DEL-MORAL-HERNANDEZ, E.;SILVA, LEANDRO A.; PARABONI, I.. Estudo de representações multidimensionais para segmentação das fases do gesto. 2018. Dissertação (Mestrado em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Denys Carrilho Silva

Silveira F I; SANTOS, J. V. L.;SILVA, L. A.. Analítica da aprendizagem para o ensino da matemática. 2018. Dissertação (Mestrado em Ensino de Ciências) - Universidade Cruzeiro do Sul.

Aluno: Raul Loula

MONTEIRO, L. H. A.;SILVA, L. A.; CALDAS, I. L.. Um estudo epidemiológico de depressão usando um modelo probabilista baseado no indivídui. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Maria Eduarda de Araujo Cardoso

LIMA, A. M.; BOSCARIOLI, Clodis;SILVA, L. A.. Segmentação automática de expressões faciais gramaticais com multilayer perceptrons e misturas de especialistas. 2018. Dissertação (Mestrado em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Luis Carlos Moreno

LOPES, P. B.;SILVA, L. A.; DAMORE, L. A.. Biometria de voz com base na replicação de PITCH. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Nisflei de Carvalho Galoni

TONINDANDEL, F.; AQUINO JR., P. T.;SILVA, L. A.. Uma análise comparativa dos métodos de agrupamento de dados numéricos baseados em qualidade de grupos. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI.

Aluno: Jussara Siqueira de Oliveira Zimmermann

SCHOR, P.;SILVA, L. A.; Silveira F I. Aplicação e Avaliação de Conceitos do Pensamento Computacional em Pacientes de um Hospital Pediátrico. 2018. Dissertação (Mestrado em Gestão e Informática em Saúde) - Universidade Federal de São Paulo.

Aluno: Renê de Ávila Mendes

Silva, L.A.; Lopes F S; PIMENTEL, E. P.. APLICAÇÃO DA ARQUITETURA LAMBDA NA CONSTRUÇÃO DE UM AMBIENTE BIG DATA EDUCACIONAL PARA ANÁLISE DE DADOS. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Victor Perazzolo Barros

NOTARGIACOMO, P. C. S.;Silva, L.A.; COLUGNATI, F. A. B.. Big Data Analytics em Cloud gaming: Um estudo de caso sobre o reconhecimento de padrões de jogadores. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Adilson Eduardo Spagiari

VALIO, A. B. M.; MARENGONI, M.;Silva, L.A.; SELHORST, C. L.. Extração Automática e Análise de Características de Manchas Solares do Ciclo Solar 23. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Gustavo Molina Figueiredo

TONINDANDEL, F.; AQUINO JR., P. T.;Silva, L.A.. Análise de métodos para extração de padrões sequenciais de comportamento em casas inteligentes. 2017 - Centro Universitário FEI.

Aluno: Fabiana Aparecida Rodrigues

NOTARGIACOMO, P. C. S.;Silva, L.A.; PIMENTEL, E. P.. MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA A FÓRUM DE DISCUSSÃO: UMA PROPOSTA DE VISUALIZAÇÃO DE DADOS PARA GESTORES DE EDUCAÇÃO A DISTANCIA. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Johne Marcus Jarske

Silva, L.A.; SEABRA, A. G.; PERES, S. M.. O uso de mapas auto-organizáveis como ferramenta de análise exploratória para testes cognitivos destinados a medir o desempenho escolar. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Jamison José da Silva Lima

DIGIAMPIETRI, L. A.; GOYA, D. H.; PRADO, E. P. V.;SILVA, L. A.. Uma abordagem composta para a identificação de especialistas nas redes sociais acadêmicas. 2017. Dissertação (Mestrado em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Bruno Mendonça Paris

Omar, N;Silva, L.A.; FERNANDES, C. T.. Learning to rank: Combinação de algoritmos aplicando stacking e análise de resultados. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ricardo Gamba e Silva

Lopes F S;Silva, L.A.; Corrêa, P.L.P. Implementação de uma arquitetura para aquisição de dados em fluxo incorporando atributos de qualidade. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo.

Aluno: Huoston Rodrigues Batista

GASPAR, M. A.; SASSI, R. J.;SILVA, L. A.. Framework para mineração de opiniões em mídias sociais para descoberta de conhecimento de cliente. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Nove de Julho.

Aluno: Marco Aurelio Borges

LOPES, P. B.;SILVA, L. A.; Lopes F S; TONINDANDEL, F.. Uma arquitetura para Internet das Coisas para análise da concentração de monóxido de carbono na grande São Paulo por meio de técnicas de Big Data. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ricardo Alves Feitosa

PERES, S. M.; DEL-MORAL-HERNANDEZ, E.;Silva, L.A.. Estudo de representações multidimensionais para segmentação de fases de gestos. 2016. Dissertação (Mestrado em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Gustavo Molina Figueiredo

TONINDANDEL, F.; AQUINO JR., P. T.;Silva, L.A.. Extração de informação de uma base de dados de uma casa inteligente. 2016 - Centro Universitário FEI.

Aluno: Ricardo Gamba e Silva

Lopes F S;SILVA, L. A.; Corrêa, P.L.P. Implementação de uma arquitetura para aquisição de dados em fluxo incorporando atributos de qualidade. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo.

Aluno: Dávila Patrícia Ferreira Cruz

de Castro, L. N.; Maia, Renato Dourado;Silva, L.A.; Attux R.R.F.. AGRUPAMENTO E CLASSIFICAÇÃO DE DADOS UTILIZANDO UM ALGORITMO INSPIRADO NO COMPORTAMENTO DE ABELHAS. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Rafael Félix Alves

de Castro, L. N.Silva, L.A.; Omar, N; CARVALHO, M. A. G.. UMA METODOLOGIA DE LIMIARIZAÇÃO LOCAL DE IMAGENS DE FUNDO COMPLEXO APLICADA A CHEQUES BRASILEIROS. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Rodrigo Freitas Lima

MARENGONI, M.;SILVA, L. A.; SANTOS, R. D. C.. RECONSTRUÇÃO 3D DE DICOM CRANIO-FACIAL COM VOLUMETRIA DO MUCO NOS SEIOS PARANASAIS. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: José Gonçalves de Oliveira Júnior

KAESTNER, C. A. A.;SILVA, L. A.; NORONHA, R. V.; BASTOS, L. C.; AZEVEDO, H. J. S.. Identificação de padrões para analise da evasão em cursos de graduação usando mineração de dados. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas (Ppgeps)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Aluno: Antonio Henrique Mexas

MARENGONI, M.;SILVA, L. A.; Rodrigues, E. L. L.. ROBUSTEZ NO PROCESSO DE RECONECIMENTO NÃO-SUPERVISIONADO DE ÁREAS DE ESTACIONAMENTO. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Carlos Eduardo Profeta de Carvalho

de Oliveira, P P B;Silva, L.A.; Franca, F O. Ordenação com autômatos celulares unidimensionais. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Diego Gardens dos Santos

de Castro, L. N.SILVA, L. A.; VON ZUBEN, F. J.. Um algoritmo de vida artificial para agrupamento de dados variantes no tempo. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Evandro Luquini

N. Omar;SILVA, L. A.; G. Kobayashi. Uma proposta para utilizar os detectores de plagio como instrumentos de interação e aprendizagem nas disciplinas de programação. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Rafael Silveira Xavier

de Castro, L. N.; CARVALHO, M. A. G.;SILVA, L. A.. Replicadores Computacionais. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ana Karina Fontes Prior

de Castro, L. N.SILVA, L. A.; CARVALHO, M. A. G.. Enxame de Partículas Aplicado ao Agrupamento de Textos. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Evandro Luquini

N. Omar; G. Kobayashi;SILVA, L. A.. Uma proposta para promover a aprendizagem nas disciplinas de programação utilizando-se de Redes Sociais modeladas por técnicas de detecção de plagio. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Marcus Vinicius Cardador Francisco

F. A. C. Giorno;SILVA, L. A.; J. Arakaki. Desenvolvimento de algoritmo para controle de tráfego urbano usando Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. 2009. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Pontifícia Universidade Católica de São Paulo.

Aluno: Jose Carmino Gomes Junior

GASPAR, M. A.; MENA-CHALCO, J. P.; PEREIRA, F. H.; ARAUJO, S. A.;SILVA, L. A.. Desenvolvimento de Modelo Computacional com Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Natural para Agrupar e Classificar Corpus por Assunto Baseado em Grafos. 2019. Tese (Doutorado em Informática e Gestão do Conhecimento) - Universidade Nove de Julho.

Aluno: Jorge Candido

MARENGONI, M.;SILVA, L. A.; MARTINS, V. F.; VINHAS, L.; GONZAGA, A.. Informação de Contexto aplicada à Detecção de Pedestres. 2019. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ana Travassos Ichihara

Omar, N;SILVA, L. A.; Silveira F I; ARAUJO JR, C. F.; PIMENTEL, E. P.. Avaliação do sistema de comunicação de cursos EAD e de sua contribuição no desempenho educacional. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Fábio de Paula Santos

Silveira F I;Silva, L.A.; Omar, N; ARAUJO JR, C. F.; YAMAMOTO, C. H.. UM MODELO COMPUTACIONAL DE APOIO A ANALISE DA OPINIÃO DE ALUNOS SOBRE PRÁTICAS DOCENTES POR MEIO DA MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Claudio Luis De Meo Martins

de Oliveira, P P B; MONTEIRO, L. H. A.;SILVA, L. A.; MENDONCA, J. R. G.; BARBOSA, V. C.. O problema MODn com composição de autômatos celulares unidimensionais: resolução e simplificações. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ana Carolina Espírito Santo Lima

de Castro, L. N.; Bianchini, C.P.;SILVA, L. A.; Maia, R.M.; Franca, F O. Mineração de Mídias Sociais como Ferramenta para a Análise da Tríade da Persona Virtual. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Daniel Gomes Ferrari

de Castro, L. N.; N. Omar;SILVA, L. A.; CARVALHO, A. P. L. F.; Medeiros, C.M.B. SELECAO DE ALGORITMOS PARA A TAREFA DE AGRUPAMENTO DE DADOS: UMA ABORDAGEM VIA META-DADOS. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ricardo Ribani

MARENGONI, M.; CONCILIO, I. A. S.;SILVA, L. A.. Sistema de substituição sensorial para deficientes visuais com colete vibro-tatil e processamento de imagem através de redes convolutivas. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ana Travassos Ichihara

Omar, N;Silva, L.A.; ARAUJO JR, C. F.. Proposta de avaliação de sistema de comunicação de cursos EaD e de sua contribuição no desempenho educacional. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Jorge Candido

MARENGONI, M.;SILVA, L. A.; VINHAS, L.. Informação de contexto aplicada à detecção de pedestres em imagens digitais. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Fábio de Paula Santos

Silveira F I;Silva, L.A.; PIMENTEL, E. P.. Um modelo computacional híbrido de análise de sentimentos para o domínio da avaliação institucional docente. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Cleiton Aparecido dos Santos Abrahão

MEDEIROS JUNIOR, A.;SILVA, L. A.; GASPAR, M. A.. Decisões Gerenciais orientadas por Dados no Segmento Bancário de Alta Renda. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Administração de Empresas) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Fadi Farji

AKAMINE, C.;SILVA, L. A.; CASELLA, I. R. S.. Implementação e Otimização do Algoritmo de Decodificação de LDPC no GRC usando Redes Neurais. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Márcio Rubbo

SILVA, L. A.; MENEZES, M. O.; CARVALHO, A. P. L. F.. Seleção de Protótipos com Mapas-Auto-Organizáveis e Entropia para Sobreposição de Classes e Desbalanceamento de Dados. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Guilherme Rossi Ganzaroli

AKAMINE, C.;SILVA, L. A.; CASELLA, I. R. S.. Recepção do blocoo BICM do ATSC 3.0 na plataforma GNU Rádio. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Bruno Almeida Odierna

Silveira F I;SILVA, L. A.; NAKAMURA, R.. Identificação e validação dos tipos de jogadores por meio do seu gameplay. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Isabela Ruiz Roque da Silva

de Castro, L. N.SILVA, LEANDRO A.; VIZINE, A. L.. Deep Learning Aplicado à classificação de emoções em textos de mídias sociais. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Raul Loula

MONTEIRO, L. H. A.;SILVA, LEANDRO A.; CALDAS, I. L.. Um estudo epidemiológico de depressão usando um modelo probabilista baseado no indivíduo. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Marcos Ferreira

SILVA, L. A.; VALLIM FILHO, A. R. A.; PRADO, E. P. V.. Criação de um indicador de qualidade de dados para problemas de mineração de dados. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: VANUSA DA SILVA SANTANA

Lopes F S;Silva, L.A.; REZENDE, M. N.. Proposta de método de avaliação da acurácia semântica utilizando regras identificadas por dependências condicionais. 2018.

Aluno: Rosinei Cristiano Pereira

Lopes F S; UEDA, E. T.;SILVA, L. A.. Um estudo sobre a definição dinâmica da quantidade de árvores de decisão em uma differentially private random decision forest. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Computação) - Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo.

Aluno: Marco Aurelio Borges

LOPES, P. B.;Silva, L.A.; Lopes F S; TONINDANDEL, F.. Uma Arquitetura para Cidades Inteligentes baseada em Internet das Coisas e Big Data. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Vagner Sargiani

Silva, L.A.; NOTARGIACOMO, P. C. S.; BARCELOS, T. S.. Extração de insights sobre dúvidas em linguagem de programação em sites de questões e respostas. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Bruno Mendonça Paris

Omar, N;Silva, L.A.; FERNANDES, C. T.. Learning to rank: uma combinação de algoritmos aplciando satacking e análise dos resultados. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Valter Pereira de Carvalho

Silva, L.A.; SCARANO, P. R.; DEL-MORAL-HERNANDEZ, E.. Previsão de séries temporais no mercado financeiro de ações com o uso de rede neural artificial. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Denys Carrilho Silva

Silveira F I; SANTOS, J. V. L.;Silva, L.A.. Analítica da Aprendizagem para o ensino da matemática. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ensino de Ciências) - Universidade Cruzeiro do Sul.

Aluno: Fernando Cainelli Tolentino

SILVA, L. A.de Castro, L. N.; PRATI, R. C.. Descoberta e exploração de tópicos, documentos e comunidades em dados textuais com uso de Latent Dirichlet Allocation. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Adilson Eduardo Spagiari

VALIO, A. B. M.; MARENGONI, M.;SILVA, L. A.; SELHORST, C. L.. Estudo das características de manchas solares e sua evolução com o ciclo de atividade do sol. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Leandro Juvêncio Moreira

SILVA, L. A.de Castro, L. N.; PASTI, R.. Classificação de dados combinando Mapas Auto-Organizáveis com vizinho informativo mais próximo. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Victor Perazzolo Barros

NOTARGIACOMO, P. C. S.;SILVA, L. A.; COLUGNATI, F. A. B.. Big Data Analytics em Cloud Gamining: Um estudo sobre o reconhecimento de padrões de jogadores. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Fabiana Aparecida Rodrigues

NOTARGIACOMO, P. C. S.;SILVA, L. A.; PIMENTEL, E. P.. MINERACAO DE DADOS APLICADA A FORUM DE DISCUSSAO: UMA PROPOSTA DE VISUALIZAÇÃO PARA GESTORES DE EDUCACAO A DISTANCIA. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Johne Marcus Jarske

SILVA, L. A.; SEABRA, A. G.; Edson C. Kitani. O Uso de Mapas Auto-Organizáveis como Ferramenta de Análise Exploratória para Testes Cognitivos destinados a Medir o Desempenho Escolar. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Renê de Ávila Mendes

SILVA, L. A.; Silveira F I; PIMENTEL, E. P.. Proposta de uma arquitetura Big Data conceitual para mineração de dados educacionais. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Dávila Patrícia Ferreira Cruz

de Castro, L. N.SILVA, L. A.; Attux R.R.F.. AGRUPAMENTO E CLASSIFICAÇÃO DE DADOS UTILIZANDO UM ALGORITMO INSPIRADO NO COMPORTAMENTO DE ABELHAS. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Rafael Félix Alves

de Castro, L. N.SILVA, L. A.; Santos, A. C.; CARVALHO, M. A. G.. UMA METODOLOGIA DE LIMIARIZAÇÃO LOCAL DE IMAGENS DE FUNDO COMPLEXO APLICADA A CHEQUES BRASILEIROS. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Rodrigo Freitas Lima

MARENGONI, M.;SILVA, L. A.; SANTOS, R. D. C.. RECONSTRUÇÃO 3D DE DICOM CRANIO-FACIAL COM VOLUMETRIA DO MUCO NOS SEIOS PARANASAIS. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Cássio Henrique Origuela

DEL-MORAL-HERNANDEZ, E.;SILVA, L. A.; Pelaez FJR. Um estudo sobre Deep Learning e suas aplicações. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Antonio Henrique Mexas

MARENGONI, M.;Silva, L.A.; Rodrigues, E. L. L.. ROBUSTEZ NO PROCESSO DE RECONECIMENTO NÃO-SUPERVISIONADO DE ÁREAS DE ESTACIONAMENTO. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Pedro Henrique Matheus da Costa Ferreira

de Castro, L. N.SILVA, L. A.; Montes-Filho, A. ANALISE DE DADOS DE HONEYPOTS A PARTIR DA EXTRACAO DE META-ATRIBUTOS. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: B Zampieri de Sa, G T A Firmino e T G Guinger

MEDEIROS JUNIOR, A.; PEREZ, G.;Silva, L.A.. Como as ferramentas de Business Intelligence contribuem no processo de decisão nas empresas de e-commerce?. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Daniel Moas, Juliana Rener, Marcos K Potasz

Silva, L.A.; COELHO, O. B.; Natale, L P. Enriquecimento de Dados da bolsa de valores por meio de análise de redes sociais. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Igor V Camasso, Pedro A Carvalho

Silva, L.A.; COELHO, O. B.; Lopes F S. Proposta de otimização do sistema de recomendação da rede lastfm Graduação. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: André Carmargo do Amaral e Victor Bozelli Alvarez

Santos, A. C.; MATSUNO, I. P.;SILVA, L. A.. Análise de sentimentos: estudo e desenvolvimento de técnicas e algoritmos aplicados ao stack overflow. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Mario D

Eliseo M A; CORREA, A. G. D.;SILVA, L. A.. Cardoso Neto, Michelle de B. Pinto, Roberto S. Taka.RECONHECIMENTO FACIAL PARA AUTENTICAÇÃO DO USUÁRIO EM AGENDA DE TAREFAS. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Fernado Y Kubo Pinto, Gabriel A Fabris Seixas, Julien Pinto

Silva, L.A.; Santos, A. C.; Braga, P H C. Análise de comprovantes digitais acadêmicos com uso de mineração de dados para auxílio na descoberta de fraudes. 2014 - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Nailise Teixeira Diório

Silva, L.A.; Lopes F S; BRETERNITZ, V. J.. O uso de técnicas de mineração de dados para classificação de lesões em bailarinos clássicos do Brasil. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Andrey M Almeida, Leonardo Piccoli, Renato Zacanti

Silva, L.A.; Lopes F S; COELHO, O. B.. Mineração de dados nas redes sociais para produtos e serviços. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Alan O Primo, Rafael S Pinto, Renato S Matos

COELHO, O. B.;Silva, L.A.; Oliveira, R.. Business Intelligence e mineração de dados para analise de desempenho de clubes através de dados estatísticos. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Beatriz Pessoa da Silva, Debora Luiza Rosário Bachiega

COELHO, O. B.; Lopes F S;Silva, L.A.. Business analytics para redução da evasão de alunos no estudo superior: revisão bibliográfica e estudo de caso. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Lucas Domene Firmo, Marcus A

Silva, L.A.; COELHO, O. B.; Lopes F S. S. Benedicto.Desenvolvimento de aplicativo mobile para análise de dados em redes sociais. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Alessandra Marques, Marcel B

Lopes F S; Botelho E;SILVA, L. A.. Ferreira e Mateus B. Oliveira.Utilização de Análise de Agrupamento para Otimização de Força de Venda. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Eduardo de Oliveira Gomes

Lopes F S;Silva, L.A.; Botelho E. Análise de Recursos de Alta Disponibilidade em Sistemas de Banco de Dados: Um Estudo Comparativo Entre os Gerenciadores Oracle e SQL-Server. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Raphael Gomes de Assis e Rafael Henrique F

Eliseo M A;Silva, L.A.; SOUZA, I. A.. F. Nacaratto.A Usabilidade em SItes com Recurso de Realidade Aumentada. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Eliseo M A;Silva, L.A.; CORREA, A. G. D.. C. S.Borba, R. J. Silva e T. K. Yabiku.A acessibilidade na Web a Favor dos Deficientes Visuais: Um Estudo Comparativo dos Validadores Automáticos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ricardo Massamitsu Kawahara

Eliseo M A;Silva, L.A.; Silveira F I. Análise de Usabilidade do Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

PESSOA FILHO, J.; ROSSI, A. C.;SILVA, L. A.. M. O. Silva e M. H. Nakamoto.Desenvolvimento de um Jogo Multiplayer para Web e Dispositivos Móveis. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Márcio Lopes Vicente e Raphael Silva Rodrigues

Botelho E;SILVA, L. A.; Lopes F S. Uso de Hibernate para Mapeamento Objeto-Relacional em Banco de Dados. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Diego da Silva Vieira e outros

PACHECO, B.;SILVA, L. A.; Eliseo M A. Usabilidade no E-commerce: Um estudo sobre a influencia da usabilidade na experiencia de compra do consumidor. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Ian Raphael Francisco Bezerra e outros

PACHECO, B.; Eliseo M A;SILVA, L. A.. A utilização do conceito de Aplicações Ricas para Internet (RIA) em conjunto com a Web 2.0 na Educação a Distância. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Vitor Tadeu Fiel Fava

Botelho E; Lopes F S;SILVA, L. A.. Datamining usando ferramenta WEKA. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: BRUNO GIUSEPPE NERI e outros

Lopes F S; Botelho E;SILVA, L. A.. Comparativo entre Aplicações que Utilizam e que Não Utilizam Mapeamento Objeto-Relacional. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Aluno: Thiago Fernandes Penna e outros

Eliseo M A;SILVA, L. A.; Silveira F I. Desenvolvimento de um sistema hipermídia de apoio ao ensino da língua portuguesa para imigrantes chineses. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie.

PERES, S. M.;DIGIAMPIETRI, L. A.SILVA, L. A.; BARROS, L. N.; XAVIER, E. C.. Concurso Público para dois cargos de professor Doutor no Curso de Sistemas de Informação, na área Ciência da Computação. 2012. Universidade de São Paulo.

SILVA, L. A.. Avaliação de Trabalhos apresentados no IV Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais de Extensão da FEI. 2016. Centro Universitário FEI.

Silva, L.A.. IV Mostra de Iniciação Científica. 2014. Universidade Presbiteriana Mackenzie.

SILVA, L. A.. Avaliador 20 Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP. 2012. Universidade de São Paulo.

SILVA, L. A.. Avaliador II Feira Brasileira de Ciências e Engenharia (FEBRACE). 2004. Universidade de São Paulo.

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Comissão julgadora das bancas

Emilio Del Moral Hernandez

DEL-MORAL-HERNANDEZ, E.; Roseli D. Lopes; Reinaldo A C Bianchi. Classificação de Nódulos Mamográficos Utilizando um Comitê de Redes Neurais Artificiais. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

Emilio Del Moral Hernandez

DEL-MORAL-HERNANDEZ, E.Lobo Netto, M.; Rosane Minghim; Francisco J. Ropero P.;Carlos E Thomaz. Categorização de imagens médicas baseada em transformada wavelet a mapas auto-organizáveis. 2009. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

Francisco Javier Ropero Peláez

PELÁEZ, F. J. R.. Categorização de Imagens Médicas baseada em Transformada Wavelet e Mapas Auto-Organizáveis.. 2009. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

Gisela Gomes Pupo Nogueira

NOGUEIRA, Gisela Gomes Pupo; BARTOLONI, F.. Recital de TCC Leandro Augusto da Silva. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em BACHARELADO EM MÚSICA HABILITAÇÃO EM VIOLÃO) - INSTITUTO DE ARTES DA UNESP.

Nelson Fraga da Silva

FERREIRA, E. M.SILVA, N. F.SILVESTRE, M. A. O.. A posse como forma justa da aquisição da propriedade imóvel através da usucapião. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Direito) - Faculdade de Direito do Sul de Minas.

Carlos Eduardo Thomaz

HERNANDEZ, E. M.; NETTO, M. L.; PELAEZ, F. J. R.;THOMAZ, C. E.; MINGHIM, R.. Categorizacao de imagens medicas baseada em transformada wavelet e mapas auto-organizaveis. 2009. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.

Roseli de Deus Lopes

Lopes, Roseli. Classificação de nódulos mamográficos utilizando um comitê de redes neurais artificiais. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos) - Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

Roseli de Deus Lopes

Lopes, Roseli. Classificação de nódulos mamográficos utilizando um comitê de redes neurais artificiais. 2004. Dissertação (Mestrado em Sistemas Eletrônicos) - Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

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Orientou

Alberto Manastarla

Proposta para geração automática de protótipos usando algoritmo de Chen; Início: 2018; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; (Orientador);

Márcio Rubbo

Seleção de Protótipos com Mapas-Auto-Organizáveis e Entropia para Sobreposição de Classes e Desbalanceamento de Dados; Início: 2017; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

André Pires dos Santos

Classificação de câncer de pele com redes neurais de aprendizagem profunda; Início: 2017; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; (Orientador);

Vagner Sargiani

xxxxxx; Início: 2018; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Instituto Presbiteriano Mackenzie; (Orientador);

Rene Davila Mendes

Qualidade de dados de sensores; Início: 2017; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; (Orientador);

Alexandra Aparecida de Souza

Métodos Analíticos para Mensurar as Competências do Pensamento Computacional; Início: 2016; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Anderson Luiz Bezerra Calixto

xxxxxxxxx; Início: 2016; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Vinicius Gomes

Caracterização do algoritmo de classificação de dados baseado no vizinho informativo mais próximo; Início: 2019; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Vagner Sargiani

Identificação de Padrões em Textos de Mídias Sociais utilizando Redes Neurais e Visualização de Dados; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Instituto Presbiteriano Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Valter Pereira de Carvalho

Previsão de séries temporais no mercado financeiro de ações com o uso de rede neural artificial; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie,; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Silvio Luis Daga

Mapeamento de estudantes com deficiência no Brasil: uma análise de indicadores educacionais; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie,; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Marcos Ferreira

Criação de um Indicador de Qualidade de Dados para Problemas de Modelagem Preditiva; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie,; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Johne Marcus Jarske

O uso de mapas auto-organizáveis como ferramenta de análise exploratória para testes cognitivos destinados a medir o desempenho escolar; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie,; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Marco Aurelio Borges

Uma Arquitetura para Cidades Inteligentes baseada em Internet das Coisas e Big Data; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Leandro Augusto da Silva;

Renê de Ávila Mendes

APLICAÇÃO DA ARQUITETURA LAMBDA NA CONSTRUÇÃO DE UM AMBIENTE BIG DATA EDUCACIONAL PARA ANÁLISE DE DADOS; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie,; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Rafael Félix Alves

Determinação de Qualidade de Imagens Digitais; 2015; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Leandro Augusto da Silva;

Leandro Juvêncio Moreira

Classificação de dados combinando Mapas Auto-Organizáveis com Vizinho Informativo Mais Próximo; 2015; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie,; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Ana Larissa Fernandes Gondim & Daniel Kaczan

USO DE TÉCNCIAS DE VISUALIZAÇÃO DE DADOS PARA AUXÍLIO NA CARACTERIZAÇÃO DE VARIÁVEIS QUE CONTRIBUEM PARA A INCIDÊNCIA DE CÂNCER; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Bruno Paulo De Vasconcelos

Análise dos comentários do jogo Rainbow Six Siege com o uso de técnicas de Mineração de Dados; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Gabriel Melo Francisco Correia

Criação automática de arquiteturas de redes neurais convolucionais a partir de um algoritmo genético modular; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Bruna Ferreira dos Santos

Previsão de Feridos em Acidentes de Trânsito utilizando Técnicas de Machine Learning; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Nicolau Miguel Esteves Lawand

Análise de partidas de futebol utilizando narrativas de mídias sociais; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Vitor Henrique Mendes

Análise da Qualidade do Ar Utilizando Ferramentas de Big Data; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Giovanni G

C; Chrysostomo; Modelagem Preditiva para estimação de variáveis impactantes em paradas em unidades geradoras de energia de Usinas Hidrelétricas; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Bruno Henrique Pereira Souza

Exploração Visual de Dados Abertos da Cidade de São Paulo; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Leticia Lauria Lopes, Vinicius Simões Zamarrenho

Observatório de notícias sobre trânsito de São Paulo em mídias sociais com uso de mineração de textos; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Cleiton Goulart Silva

Análise quantitativa sobre linguagens de programação publicadas em mídias sociais; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Jairo Rodrigues Gonçalves e Pedro Carlos Peres dos Santos

COMPUTAÇÃO COGNITIVA: UM ESTUDO SOBRE O WATSON E SUA API DIALOG; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Daniel Moas, Juliana Rener, Marcos K Potasz

Enriquecimento de Dados da bolsa de valores por meio de análise de redes sociais; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Igor V Camasso, Pedro A Carvalho

Proposta de otimização do sistema de recomendação da rede lastfm; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

André Gimenez Faria

Concepção e aplicação de um modelo de sistemas de recomendação para direcionamento de conteúdos; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Giovane Pace Daidone e Tatiane Vieira Alves

Análises textuais e visuais para classificação de gênero em perfis de redes sociais; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Fernado Y Kubo Pinto, Gabriel A Fabris Seixas, Julien Pinto

Análise de comprovantes digitais acadêmicos com uso de mineração de dados para auxílio na descoberta de fraudes; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Lucas Domene Firmo, Marcus A

S; Benedicto; Desenvolvimento de aplicativo mobile para análise de dados em redes sociais; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Nailise Teixeira Diório

O uso de técnicas de mineração de dados para classificação de lesões em bailarinos clássicos do Brasil; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Kamila Fernande de Oliveira

Árvore de decisão como modelo de propensão de churn; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Matemática) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Brunno Fidel Maciel Attore

FERRAMENTAS DE RECOMENDAÇÃO APLICADAS NA BUSCA DE CONTEÚDOS TEXTUAIS; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Fernando Hasegawa

ANÁLISE DE DADOS ACADÊMICOS ATRAVÉS DE UMA ESTRUTURA MULTIDIMENSIONAL; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Amanda Cristina Nascimento

Estudo de Sentimento nas Redes Sociais para Avaliação Motivacional Corporativa; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Bruna Kanamura, Jeckson Bernardino, Vinicius Cortinove, Will

CRIAÇÃO DE INDICADORES PARA O APRIMORAMENTO DA GESTÃO ACADÊMICA USANDO MINERAÇÃO DE DADOS; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Andrey M Almeida, Leonardo Piccoli, Renato Zacanti

Mineração de dados nas redes sociais para produtos e serviços; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Renan Guedes da Silveira

Desenvolvimento de um Sistema Biométrico usando Plataforma Android para Reconhcimento em Investigações Forense; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Anderson Hideki Morino;Thiago Massahiro Conti Sato

Práticas de Mineração de Dados no Exame Nacional do Ensino Médio; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Joao Lenat; Thaiane Araujo e Thiago Araujo

MINERAÇÃO DE DADOS PARA PLANEJAMENTO DE TURMAS DE TREINAMENTOS GEOGRAFICAMENTE DISTRIBUÍDAS; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Cristian Felix da Silva

MINERAÇÃO DE DADOS EM REDE SOCIAIS: Um estudo sobre a relação entre postagens e amigos no Twitter; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Danilo Lourenço Ribeiro

MINERAÇÃO DE DADOS DO PERFIL OFICIAL DA UNIVERSIDADE MACKENZIE NO TWITTER; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Amanda Noronha da Silva e Késia Seles Lopes de Oliveira

ANÁLISE EM LOGS DE AUDITORIA COM AUXÍLIO DE TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Heucles Del Bianco Pelegia Júnior

UM ESTUDO PRÁTICO E COMPARATIVO SOBRE MODELOS DE BANCO DE DADOS: RELACIONAIS E NÃO RELACIONAIS; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Cristiane de Paula, Douglas Santos Trindade, Simone Nobrega

MINERAÇÃO DE DADOS NAS REDES SOCIAIS COMO FONTE PARA GERAÇÃO DE CONHECIMENTO; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Bruno Pazzinato de Oliveira

REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS PARA BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA POR MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Gabriel Simão Pacheco

Aplicação de Redes Neurais Artificiais no auxílio do diagnóstico por imagem para iPhone; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

A

Comar, D; Vieira, D; Pacheco e L; Oliveira; Redes Neurais Aplicadas ao Mercado Financeiro; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Gabriel Freitas e Guilherme Machado

Um Estudo Comparativo Sobre Índices de Validação de Agrupamento; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Luciano Carraro e Otávio Valezi

Um Estudo Sobre as Aplicações de Banco de Dados e Suas Modelagens; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Alessandro Paes e Fernando Simonini

Reconhecimento de dígitos de placas isolados utilizando mapas auto-organizáveis; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Raphael Camargo Nascimento

Uso de Business Intelligence para Tomada de Decisão nos Negócios; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Marcos Haraoka Morais

SAID: Sistema Automático de Identificação de Digitais; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Andre Machado Rezende

A MINERAÇÃO DE DADOS CONTRIBUINDO NA GESTÃO DO RELACIONAMENTO COM O CLIENTE; 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

R Baraldi, R Nacaratto, D Vieira e R

Sorrentino; Testes de Usabilidade: Casos de Uso no Comércio Eletrônico; ; 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Adrian Myanaki

Gerenciamento de Conteúdo Empresarial (Enterprise Content Management); 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Fernando Ferreira Cunha

Mapas auto-organizáveis para extração de características de imagens; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Carlos Henrique Alves Silva

AVALIAÇÃO DE ESTILOS DE APRENDIZADO COM MINERAÇÃO DE DADOS; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Vitor Henrique Mendes

Visualização de dados para a geração de indicadores de sustentabilidade; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Nicolau Miguel Esteves Lawand

ESTUDO SOBRE O USO DA MINERAÇÃO DE DADOS NO ESPORTE; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Rodolfo da Silva Pache de Faria

USANDO MINERAÇÃO DE DADOS NA SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO DE UM SISTEMA ACADÊMICO; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Tatiane Vieira Alves

CLASSIFICAÇÃO DE CONCEITOS VISUAIS EM IMAGENS PUBLICADAS NAS REDES SOCIAIS; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Patrick Felipi Cursino Fonseca

DESENVOLVIMENTO DE UMA BIBLIOTECA DIDATICA PARA USO EM CURSOS DE MINERAÇÃO DE DADOS; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Gioavane Pace Daidone

CLASSIFICAÇÃO DE CONCEITOS TEXTUAIS EM PUBLICAÇÕES DE REDES SOCIAIS; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Renan Guedes Silveira

RECONHECIMENTO DE IMPRESSÕES DIGITAIS UTILIZANDO TRANSFORMADA WAVELET E REDES NEURAIS PARA PERITOS FORENSE; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

Maria Cecilia da Silva Figueira

Estudo de Redes Neurais Artificiais do tipo Mapas Auto-Organizáveis para Data Mining em Imagens; 2007; Iniciação Científica - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Leandro Augusto da Silva;

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Foi orientado por

Emilio Del Moral Hernandez

Uso de Mapas Auto-Organizáveis para melhora do tempo de classificação do algoritmo Vizinho Mais Próximo: uma abordagem hibrida SOMkNN; Início: 2013; Universidade de São Paulo;

Emilio Del Moral Hernandez

Classificação de nódulos mamográficos utilizando um comitê de redes neurais artificiais; 2005; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Emilio Del Moral Hernandez;

Emilio Del Moral Hernandez

Categorização de Imagens Médicas baseada em Transformada Wavelet e Mapas Auto-Organizáveis; 2009; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Emilio Del Moral Hernandez;

Emilio Del Moral Hernandez

2014; Universidade de São Paulo,; Emilio Del Moral Hernandez;

Angela dos Santos Barretto

Avaliação de desempenho de reatores biológicos tratnado esgoto sanitário; ; 2008; Orientação de outra natureza - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Angela dos Santos Barretto;

Gisela Gomes Pupo Nogueira

Recital de TCC Leandro Augusto da Silva; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em BACHARELADO EM MÚSICA HABILITAÇÃO EM VIOLÃO) - INSTITUTO DE ARTES DA UNESP; Orientador: Gisela Gomes Pupo Nogueira;

Vagner Bernal Barbeta

Recursos multimídia para o desenvolvimento de tópicos de mecânica básica; 2001; 0 f; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia) - Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, Fundação de Ciências Aplicadas; Orientador: Vagner Bernal Barbeta;

Johne Marcus Jarske

O uso de mapas de auto-organizáveis como uma ferramenta de análise exploratória para testes cognitivos destinados a medir o desempenho escolar; Início: 2016; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie; (Orientador);

Sergio Shiguemi Furuie

[co-orientacao]Sistemas de recuperação de imagens baseada em conteudo utilizando uma nova medida de similaridade e uma tecnica para a relevância da resposta; 2009; 0 f; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Sergio Shiguemi Furuie;

Olivia Ramos Morais Braga

Computação Ubiqua e móvel; Início: 2011; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciencia da Computação) - Universidade Nove de Julho; (Orientador);

EDSON APARECIDO ABDUL NOUR

Avaliação de desempenho de reatores biológicos tratando esgoto sanitário; 2008; Orientação de outra natureza; (Engenharia Civil) - Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo-UNICAMP, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Edson Aparecido Abdul Nour;

EDSON APARECIDO ABDUL NOUR

Avaliação de desempenho de reatores biológicos tratando esgoto sanitário; 2008; Orientação de outra natureza; (Engenharia Civil) - Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo-UNICAMP, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Edson Aparecido Abdul Nour;

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  • SILVA, L. A. ; COSTA, J. A. F. . A Graph Partitioning Approach to SOM Clustering. In: International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL2011), 2011, Norwich. Proceedings of IDEAL, 2011. v. 1. p. 1-8.

  • MEDEIROS, C. J. F. ; COSTA, J. A. F. ; SILVA, L. A. . A Comparison of Dimensionality Reduction Methods Using Topology Preservation Indexes. In: International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), 2011, Norwich. Proceedings of IDEAL, 2011. v. 1. p. 437-445.

  • KITANI, E.C. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; THOMAZ, C.E. ; SILVA, L. A. . Visual Interpretation of Self Organizing Maps. In: Brazilian Symposium on Neural network (SBRN), 2010, São Paulo. 11st Brazilian Symposium on Neural network (SBRN), 2010.

  • Neto J ; Silva, L.A. ; Eliseo M A ; PACHECO, B. ; SILVA, C. E. . Information and Communication Tools Supporting the Community of Immigrants: Challenges and Opportunities. In: IADIS Information Systems Conference, 2010, Porto. IADIS International Conference ICT, Society and Human Beings, 2010. p. 43-50.

  • Neto J ; Eliseo M A ; SILVA, L. A. ; PACHECO, B. . Informação e Comunicação como ferramentas para inclusão social da comunidade de imigrantes do município de São Paulo. In: 4o. Congresso Brasileiro de Extensão Universitária, 2009, Dourados. Tecnologias Sociais e Inclusão: Caminhos para a Extensão Universitária. Dourados, 2009.

  • SILVA, L. A. ; SANDMANN, Humberto ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . A Self-Organizing Architecture of Recursive Elements for Continuous Learning. In: IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks, 2008. IEEE Computational Intelligence Society, 2008.

  • SASSI, Renato Jose ; SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . Validação do conhecimento descoberto pela Arquitetura Híbrida (Teoria dos Rough Sets e rede Self-Organizing Maps) através de uma rede Multilayer Perceptrons usando uma base de dados de consumidores. In: 5º CONTECSI Congresso Internacional de Gestão de Tecnologia e Sistemas de Informação, 2008, São Paulo. º CONTECSI Congresso Internacional de Gestão de Tecnologia e Sistemas de Informação, 2008.

  • BOSCARIOLI, Clodis ; SASSI, Renato Jose ; SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . Uma Metodologia de Mineração de Dados para Auxílio ao Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente. In: 5º CONTECSI Congresso Internacional de Gestão de Tecnologia e Sistemas de Informação, 2008, São Paulo. 5º CONTECSI Congresso Internacional de Gestão de Tecnologia e Sistemas de Informação, 2008.

  • SASSI, Renato Jose ; SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . A Methodology Using Neural Network to Cluster Validity Discovered from a Marketing Database. In: Brazilian Symposium on Neural Networks, 2008. SBRN08, 2008, Salvador. IEEE, 2008. p. 3-8.

  • SASSI, Renato Jose ; SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . Uma arquitetura híbrida para descoberta de conhecimento em bases de dados: teoria dos rough sets e redes neurais artificiais mapas-auto organizáveis. In: 4 Internationa conference on information systems and technology management, 2007, São Paulo. 4 Internationa conference on information systems and technology management, 2007.

  • SILVA, L. A. ; MORENO, Ramon A ; FURUIE, Sergio ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . Image categorization based on wavelet transform and self-organizing map. In: ISDA, 2007, Rio de Janeiro. IEEE, 2007.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; MORENO, Ramon A ; FURUIE, Sergio . Mapa de características auto-organizável para sistemas de recuperação de imagens por conteúdo. In: XX Congresso Brasileiro de Enegnharia Biomédica, 2006, São Pedro. XX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2006. p. 254-257.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; SASSI, Renato Jose . Neural Networks and Rough Sets:A Comparative Study on Data Classification. In: International Conference on Artificial Intelligence - ICAI 06, 2006, Las Vegas. International Conference on Artificial Intelligence - ICAI 06, 2006.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; BOSCARIOLI, Clodis . Clustering de dados de sensores a partir de mapas auto-organizáveis. In: 5º Congreso Iberoamericano de Sensores - IBERSENSOR 2006, 2006, Montevideo. Proceedings of 5º Congreso Iberoamericano de Sensores - IBERSENSOR 2006, 2006. p. 1-5.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; BOSCARIOLI, Clodis . Análise de agrupamentos utilizando mapas auto-organizáveis em agricultura de precisão. In: Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão - ConBAP 2006, 2006, São Pedro. 5o. Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão, 2006.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; RANGAYYAN, Rangaraj Mandaraj . Classification of Breast Masses using a Committee Machine of Neural Networks. In: International Conference on Biomedical Engineering (BioMED 2005), 2005, Innsbruck. IASTED, 2005. p. 168-173.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; RANGAYYAN, Rangaraj Mandaraj . Classificação de Tumores e Massas de Mama Utilizando um Comitê de Perceptrons de Múltiplas Camadas. In: VII Congresso Nrasileiro de Redes Neurais, 2005, Natal-RN. CBRN proceedings, 2005.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; RANGAYYAN, Rangaraj Mandaraj . Classification of Breast Masses using a Committee Machine of Neural Networks. In: IASTED - International Conference on Biomedical Engineering (BioMED 2005), 2005, Innsbruck. to appear in proceedings of the BioMed2005, 2005.

  • DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; SILVA, L. A. . A new hybrid neural architecture (MLP+RPE) for hetero association: Multi Layer Perceptron and coupled Recursive Processing Elements Neural Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2004, Budapest. Proceedings of IEEE. Budapest-HU, 2004. v. 2. p. 1533-1538.

  • DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; SANDMANN, Humberto ; SILVA, L. A. . Pattern Recovery in Networks of Recursive Processing Elements with Continuous Learning In: International Joint Conference on Neural Networks. In: IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks, 2004, Budapest. Proceedings of IEEE. Budapest, HU, 2004. v. 1. p. 93-98.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; RANGAYYAN, Rangaraj Mandaraj . Cassificação de Tumores e Massas de Mama Utilizando Máquinas de Comitê. In: III CLAEB e XIX CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA BIOMÉDICA, 2004, João Pessoa. João Pessoa, Pa, Brasil: International Federation for Medical and Biological Engineering, 2004. v. 5. p. 935-938.

  • DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; SILVA, L. A. . A new hybrid neural architecture (MLP+RPE) for hetero association: Multi Layer Perceptron and coupled Recursive Processing Elements Neural Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2004, Bulgária. Neural Networks, 2004. Proceedings. 2004 IEEE International Joint Conference on. Budapest-HU: IEEE, 2004. v. 2. p. 1533-1538.

  • DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; SANDMANN, Humberto ; SILVA, L. A. . Pattern Recovery in Networks of Recursive Processing Elements with Continuous Learning In: International Joint Conference on Neural Networks. In: IJCNN - International Joint Conference on Neural Networks, 2004, Bulgária. Neural Networks, 2004. Proceedings. 2004 IEEE International Joint Conference on. Budapest, HU: IEEE, 2004. v. 1. p. 93-98.

  • SILVA, L. A. ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio ; RANGAYYAN, Rangaraj Mandaraj . Cassificação de Tumores e Massas de Mama Utilizando Máquinas de Comitê. In: III CLAEB e XIX CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA BIOMÉDICA, 2004, João Pessoa. to appear in III CLAEB Jãoo Pessoa-Brasil. João Pessoa, Pa, Brasil: International Federation for Medical and Biological Engineering, 2004. v. 5. p. 935-938.

  • MAINIERI, B. ; Braga, P H C ; Omar, N ; Silva, L.A. . Text Mining of Audience Opinion in eSports Events. In: SBGames, 2017, Curitiba. SBGames. Trilha Indústria, 2017. p. 1-4.

  • SILVA, L. A. ; Lopes F S ; BRETERNITZ, V. J. . O desafio da pesquisa em Ciência de Dados na formação de egressos em Sistemas de Informação. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2016, FLorianópolis. SBSI, 2016. v. 1. p. 1-4.

  • SILVA, L. A. ; Okamoto, B. Y. ; SOUZA, M. S. ; COELHO, O. B. . A DATA-­‐MINING BASED METHODOLOGY FOR BRAND MONITORING IN SOCIAL NETWORKS. In: Eureka International Virtual Physical Meeting, 2014, Culiacan, México. Eureka 2014, 2014.

  • SILVA, L. A. ; OLIVEIRA, K. T. ; SILVA, A. N. . Aperfeiçoando o Processo de Ensino-Aprendizagem em Aulas Práticas de Banco de Dados com o recurso da Mineração de Dados. In: II Congresso Brasileiro de Recursos Digitais na Educação, 2013, São Paulo. Anais do II Congresso Brasileiro de Recursos Digitais na Educação, 2013. p. 1-4.

  • SILVA, L. A. ; BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa . Contador Automático de Células. In: 10 SImpósio Internacional de Iniciação Científica da USP (SIICUSP), 2004, São Carlos, 2002.

  • SILVA, L. A. ; BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa . Contador Automático de Células. In: 10 SImpósio Internacional de Iniciação Científica da USP (SIICUSP), 2004, São Carlos, 2002.

  • SILVA, L. A. ; PUCCIARELLI, Amilcar Jose ; BOMBONATTI, Carlos Eduardo Acetto ; LARRABURE, Mateus Pugliesi ; MUKAIDA, Marcelo Artur . Jogo Visual Interativo utilizando Redes de Computadores. In: 10 SImpósio Internacional de Iniciação Científica da USP (SIICUSP), 2002, São Carlos, 2002.

  • SILVA, L. A. ; BARBETA, V. B. . Recursos multimídia para o desenvolvimento de tópicos de mecanica básica. In: 9 SImpósio Internacional de Iniciação Científica da USP (SIICUSP), 2001, São Paulo, 2001.

  • SILVA, L. A. . Mineração de Dados com R. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • SILVA, L. A. . Geração de Protótipos com Mapas Auto-Organizáveis. 2018. (Apresentação de Trabalho/Outra).

  • SILVA, L. A. . Métodos Analíticos para Big Data. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • Silva, L.A. ; de Castro, L. N. ; GALEGALE, G. P. . Como os dados podem agregar valor no ambiente corporativo?. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

  • Silva, L.A. . Redes Neurais Artificiais aplicadas em Mineração de Dados. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

  • Silva, L.A. . Big Data: A matemática da eficácia. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

  • SILVA, L. A. . Geração de protótipos com uso de Mapas Auto-Organizáveis. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • SILVA, L. A. . Big Data: uma visão geral com ênfase em análise de dados. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • SILVA, L. A. . Mineração de Dados Educacionais. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • SILVA, L. A. . Workshop de Mineração de Dados em Ambientes Virtuais do Ensino/Aprendizagem. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • SILVA, L. A. ; Pazzinato, B. ; COELHO, O. B. . 9th Workshop on Self-Organizing Maps. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • SILVA, L. A. ; SANDMANN, Humberto ; DEL-MORAL-HERNANDEZ, Emilio . A Self-Organizing Architecture of Recursive Elements for Continuous Learning. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

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Outras produções

SILVA, L. A. . Avaliação projetos PIPE - FAPESP. 2015.

Silva, L.A. . Avaliação projetos PIPE - FAPESP. 2014.

Silva, L.A. ; VASCONCELOS, B. P. . SASPPG - Sistema de Análise e Simulação para Programas de Pós-Graduação. 2018.

MARTINS, D. Z. ; ALVES, C. A. D. ; Omar, N ; Silva, L.A. . SaOC - Sistema de apoio a Otimização Curricular. 2017.

MARTINS, D. Z. ; ALVES, C. A. D. ; Silva, L.A. . SiCaME - Sistema de Cadastro e Monitoramento de Evento. 2017.

Silva, L.A. . Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC. 2014.

Silva, L.A. . GAC - Sistema de Gerenciamento de Atividades Complementares. 2013.

SILVA, L. A. ; BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa ; PUCCIARELLI, Amilcar Jose ; BOMBONATTI, Carlos Eduardo Acetto ; LARRABURE, Mateus Pugliesi ; MUKAIDA, Marcelo Artur . Jogo Visual Interativo utilizando Redes de Computadores. 2002.

SILVA, L. A. ; BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa ; PUCCIARELLI, Amilcar Jose ; BOMBONATTI, Carlos Eduardo Acetto ; LARRABURE, Mateus Pugliesi ; MUKAIDA, Marcelo Artur . Jogo Visual Interativo utilizando Redes de Computadores. 2002.

Rais, D ; Silva, L.A. . Reforma Eleitoral Digital: A Internet nas Eleições de 2018. 2017. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).

SILVA, L. A. ; de Castro, L. N. . Classificação de Imagens Combinando Características Visuais e Dados Textuais: Abordagem Neural e baseada em Enxames. 2015. (Relatório de pesquisa).

SILVA, L. A. . Mineração de Dados em Redes Sociais. 2013. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

SILVA, L. A. . Redes neurais artificiais em reconhecimento de padrões e mineração de dados. 2007. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

SILVA, L. A. . Princípios das redes neurais artificiais: teoria e aplicações. 2006. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

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Projetos de pesquisa

  • 2018 - Atual

    Métodos para tratar a Complexidade de Dados em Modelagem Preditiva, Descrição: A modelagem preditiva consiste em um processo pelo qual parâmetros livres de algoritmos de aprendizagem de máquina são ajustados por meio de um conjunto de dados de treinamento e, por conseguinte, permite-se fazer inferências sobre novos objetos gerados sobre um específico problema. O desempenho do modelo preditivo depende de aspectos relacionados ao algoritmo em uso, mas sobretudo do conjunto de dados. A complexidade de dados pode definida em uma taxonomia que compreende situações como ambiguidade de classes, complexidade de fronteiras, classes sobrepostas, classes desbalanceadas e dados ruidosos. O objetivo deste projeto consiste em estabelecer metodologias para geração controlada de dados com complexidade, estudar medidas que capturem os níveis de complexidade dos dados e definição de indicadores que expressem a qualidade dos dados. Como objetivo específico, pretende-se explorar abordagens de clusterização de dados como geração de protótipos que auxiliem no tratamento da complexidade de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Renê de Ávlia Mendes - Integrante / Marcos Ferreira - Integrante / Marcio Rubbo - Integrante / Alberto Manastarla - Integrante / Vinícius Gomes Pajaro Grande - Integrante.

  • 2018 - Atual

    Identificação de alunos com queixas neurocomportamentais e de desempenho acadêmico na educação básica com uso de recursos Big Data, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Maria Cristina Triguero Veloz Teixeira em 03/07/2019., Descrição: Professores são agentes fundamentais para a identificação de alunos com dificuldades escolares, emocionais e/ou com alterações do neurodesenvolvimento. O objetivo geral será desenvolver e implantar em uma rede educacional quatro modelos padronizados de avaliação para alunos com indicadores de transtornos do neurodesenvolvimento mediante a utilização de recursos de Big Data. A amostra será composta por: a) 65 profissionais da educação básica (60 professores de 2º e 4º anos de 10 escolas de Ensino Fundamental); b) 5 profissionais que atendem alunos com dificuldades escolares queixas escolares e neurocomportamentais; c) alunos de 2º e 4º anos de 10 escolas do Ensino Fundamental I com queixas neurocomportamentais e de aprendizagem (de cada escola serão 3 salas de aula do 2º ano e 3 salas do 4º ano) e um grupo controle sem queixas neurocomportamentais composto pela mesma quantidade de alunos pareados por sexo e idade. Os instrumentos avaliarão funcionamento cognitivo, saúde mental, habilidades de desempenho escolar, leitura e escrita. Prevê-se a construção de ambiente automatizado para a coleta digital dos dados com uso do software ?open-source? de Business Process Management System-BONITA. Espera-se, do ponto de visa científico e tecnológico, que os dados coletados fomentem um ambiente Big Data para a rede, possibilitando testar como a transferência de tecnologias pode contribuir com definições precisas de problemáticas dos alunos, amenizar represamentos na espera de avaliações e um uso mais eficaz dos recursos públicos. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Integrante / Ana Claudia Rossi - Integrante / Luiz Renato Carreiro - Integrante / Alessandra Gotuso Seabra - Integrante / Maria Cristina Triguero Veloz Teixeira - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

  • 2017 - Atual

    Criação do Índice de Sustentabilidade MACKENZIE-FIESP, Descrição: CRIAÇÃO DO ÍNDICE DE SUSTENTABILIDADE MACKENZIE FIESP PROBLEMA DE PESQUISA E OBJETIVOS O problema de pesquisa proposto é a Criação do Índice de Sustentabilidade Mackenzie-FIESP, voltado para as empresas brasileiras. O objetivo geral da pesquisa é criar um índice composto de sustentabilidade que permita identificar o resultado das ações empresariais para mitigar os impactos sociais e ambientais de suas atividades. O índice sustentabilidade será composto pelos indicadores econômicos, ambientais, sociais e de governança (econômicos + Environmental, Social and Governance / ESG) servirá como instrumento de medição para as empresas identificarem, projetarem, avaliarem e tomarem decisões em relação às suas práticas sustentáveis. Com apoio da fundamentação teórica, e com base nas diretrizes do Global Reporting Initiative (GRI), o Índice Mackenzie-FIESP poderá ter reconhecimento internacional, assim como servir de base para políticas governamentais orientadas às boas práticas de sustentabilidade. Como objetivos específicos pretende-se: 1) Desenvolver a fundamentação teórica/prática para implementar o projeto; 2) Construir uma base de dados econômicos, ambientais, sociais e de governança das empresas brasileiras em parceria com a FIESP (coleta e transferência de dados); 3) Quantificar os indicadores econômicos, ambientais, sociais e de governança; 4) Operacionalizar o sistema de indicadores de sustentabilidade de forma que possa ser consultado pelas empresas; 5) Desenvolver um dashboard no qual as empresas possam testar alternativas de alterações nos indicadores para implementar seu índice de sustentabilidade; METODOLOGIA A metodologia deste projeto volta-se para pesquisa aplicada, que é realizada com o objetivo de examinar questões relativas a problemas práticos e suas potenciais soluções (Cozby, 2003; Hair Jr. et al., 2006). Considerando a objetividade da pesquisa que pretende criar elementos para que as empresas possam medir, comparar, avaliar e projetar seu desempenho, por meio de indicadores, em relação às boas práticas de sustentabilidade, neste item serão descritos, de forma sumária, os passos evolutivos para o alcance prático dos objetivos. 1) Desenvolvimento de um questionário que atenda aos quesitos das diretrizes do GRI: governança, econômico, ambiental e social. 2) O questionário será quali-quantitativo e utilizará a escala intervalar de Likert para coletar os dados qualitativos, de forma a serem quantificados nos modelos já desenvolvidos em outros trabalhos (vide referencial teórico sobre Escala de Likert). 3) Os dados serão respondidos diretamente pelas empresas e coletados via internet no site da FIESP. 4) A partir dos indicadores, e utilizando uma Matriz de Análise Hierárquica, serão definidos os pesos a serem atribuídos aos indicadores para definição do índice de sustentabilidade individual das empresas (vide referencial teórico sobre Matriz de Análise Hierárquica). 5) Como parte conclusiva do trabalho os indicadores (econômico + ESG) e o Índice de Sustentabilidade terão seus resultados escalonados em setores. Por meio de um dashboard, as empresas participantes do programa poderão consultar seus dados individuais, e os resultados setoriais e globais, como benchmark. As empresas poderão ainda projetar e testar o efeito de ações corretivas nos seus próprios indicadores e Índice de Sustentabilidade.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Fabio Silva Lopes - Integrante / Ana Claudia Rossi - Integrante / Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho - Integrante / Jamilson Bispo dos Santos - Integrante / Luiz Carlos Jacob Perera - Integrante / Roberto Borges Kerr - Integrante / Patrícia Gonçalves Vidal - Integrante / Denise Pereira Curi - Integrante / Luiz Vagner Raghi - Integrante / Wagner de Souza Borges - Integrante., Financiador(es): FUNDO MACKENZIE DE PESQUISA - Auxílio financeiro.

  • 2017 - Atual

    Transposição de procedimentos e instrumentos padronizados de avaliação para a Educação Básica: um modelo de processo para triagem de alunos com sinais de Transtorno do Espectro do Autismo e de Deficiência Intelectual, Descrição: O professor é o principal agente da identificação de alunos com algum tipo de dificuldade escolar, emocional ou de atraso de desenvolvimento. Estudos no cenário educacional brasileiro reportam as dificuldades que educadores e equipes gestoras enfrentam para garantir que os alunos com queixas acadêmicas e de atraso de desenvolvimento tenham as devidas avaliações e intervenções educacionais necessárias. O objetivo geral do projeto é desenvolver, implantar e testar um modelo de avaliação e acompanhamento do fluxo de alunos com sinais de Transtornos do Espectro Autista (TEA) e Deficiência Intelectual (DI) de uma rede municipal de ensino. Os objetivos específicos são: a) Capacitar e envolver professores, equipe de psicopedagogos e profissionais da educação inclusiva de uma rede municipal de educação básica na utilização dos modelos de processo composto por ferramentas e medidas de avaliação cognitiva e comportamental destinada a esses alunos; b) Validar a efetividade da implantação dos modelos de processo; c) Avaliar a satisfação dos profissionais participantes no uso dos modelos, especialmente o potencial de uso em seu contexto de trabalho da Educação Básica. A amostra do estudo será composta por: a) Todos os alunos com queixas de DI e TEA de 16 escolas de Ensino Fundamental I das 55 escolas que compõem a rede de Ensino Fundamental do município; b) Os professores e pais desses alunos; c) 16 psicopedagogos que acompanham as escolas; d) 10 profissionais da secretaria de Educação Inclusiva que auxiliam o processo de inclusão escolar na rede educacional. Os instrumentos para coleta de dados serão: a) Dois checklists para identificação de sinais de DI e de TEA; b) Questionário RED flags para TEA; c) Escala Wechsler abreviada de inteligência; d) Teste Não Verbal de Inteligência SON-R2 ½ - 7ª; e) Breve Monitor de Problemas-Formulário para Professores e para Pais de Crianças e Adolescentes entre 6 e 18 anos; f) Inventário de Comportamentos Autísticos; g) Roteiro de orientações de manejo de alunos com sinais e/ou TEA em sala de aula; h) Protocolo de Observação Estruturada para Rastreamento de Autismo; i) Questionário sobre satisfação dos profissionais com o modelo de processo. O projeto será conduzido em fases numa rede municipal de educação de uma cidade do Estado de São Paulo. Serão conduzidas análises descritivas para caracterização da amostra de alunos e profissionais envolvidos no estudo. Os instrumentos de coleta de dados serão corrigidos conforme padronização específica dos mesmos. Para avaliar a efetividade do modelo serão feitos cálculos do número de falsos positivos em função da confirmação diagnóstica ou não da suspeita de DI e TEA. Será feita uma avaliação da eficácia e melhora do fluxo de encaminhamos de alunos. Os dados serão analisados com auxílio do programa SPSS 20.0.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Integrante / Ana Claudia Rossi - Integrante / Alessandra Gotuzo Seabra - Integrante / Dhouglas Zeraibe Martins - Integrante / Maria Cristina Triguero Veloz Teixeira - Coordenador / Décio Brunoni - Integrante / Regina Luísa de Freitas Marino - Integrante / Raquel Suriano - Integrante / Luiz Renato Rodrigues Carreiro - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2017 - Atual

    Análise Preditiva baseada em Inteligência Artificial para Sistemas Supervisórios de Usinas Hidrelétricas, Descrição: O Objetivo Geral deste projeto de P&D é o planejamento e desenvolvimento de um experimento de pesquisa voltado para a construção de uma modelagem matemática que possibilite estabelecer novos parâmetros e métricas de operação e manutenção para usinas hidrelétricas com lagos de reserva, buscando o ponto ótimo operacional, considerando o volume de água dos reservatórios para consumo humano, sustentabilidade ambiental, geração e disponibilidade de energia, através de modelos matemático-computacionais preditivos avançados. O produto final da pesquisa será um protótipo de uma ferramenta computacional preditiva de incidentes, voltada para a otimização do processo de programação de manutenção de turbinas. A modelagem preditiva estará suportada por técnicas avançadas de Inteligência Artificial e será implementada computacionalmente, de forma que esteja ao final do projeto avaliada em ambiente de testes, tendo demonstrado uma adequada evolução em termos de desempenho da modelagem desenvolvida.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Integrante / Fabio Silva Lopes - Integrante / Orlando B Coelho - Integrante / Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho - Coordenador / Jamilson Bispo dos Santos - Integrante / Dirceu Matheus Júnior - Integrante / Eduardo Mayer Fagundes - Integrante.

  • 2016 - 2017

    Mineração de Dados na análise de métricas de habilidades cognitivas para apoio no reconhecimento de estudantes com distúrbios de aprendizado, Descrição: O objetivo deste projeto constitui de uma proposta extensionista e interdisciplinar, envolvendo alunos de segundo grau na faixa etária entre 10 e 15 anos de idade e que estudam em escolas públicas, com o intuito de identificar estudantes que apresentam algum tipo de distúrbio de aprendizagem. O projeto tem a parceria de dois Programas de Pós-Graduação da Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM). A atuação na utilização ou a proposição de testes que mensuram as habilidades cognitivas será desenvolvida pelo Programa de Pós-Graduação de Distúrbios do Desenvolvimento do Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (PPGDD). De fato, já existe um histórico de dados oriundos de testes cognitivos, coletados desde 2010, e que serão utilizados inicialmente nesta pesquisa. Por outro lado, a análise dos dados com uso de técnicas de mineração de dados será atividade desenvolvida pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação (PPGEEC) da Escola de Engenharia e Faculdade de Computação e Informática. De maneira mais especifica, este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de dois estudos: A) Explorar o uso de Redes Neurais Artificiais com arquitetura de Mapas Auto-Organizáveis como alternativa aos métodos estatísticos tradicionais como medida de correlação e visualização de dados com uso de gráficos de dispersão. A ideia deste projeto é explorar outras ferramentas de analise para entendimento da relação entre diferentes testes cognitivos que visam identificar alunos com distúrbio de aprendizagem; B) Identificar tipos de testes e métodos de avaliação de distúrbios mais efetivos no aspecto da complexidade do teste psicológico e consequentemente, do tempo de realização do mesmo. Neste estudo serão realizados estudos de analise preditiva, como instrumento para produzir indicador de qualidade aos testes cognitivos disponíveis na literatura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Luiz Renato Carreiro - Integrante / Alessandra Gotuzo Seabra - Integrante.

  • 2014 - 2017

    Hibridização de Algoritmos de Inteligência Computacional, Aprendizado de Máquina e Computação Natural para Classificação de Grandes Massas de Dados, Descrição: O objetivo deste projeto é investigar formas de combinar algoritmos envolvendo Inteligência Computacional, Aprendizado de Máquina e Computação Natural para otimizar o tempo de processamento na classificação de dados multimídia, mantendo a acurácia do processo. Processo número 454363/2014-1. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Leandro Nunes de Castro - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2013 - 2015

    Classificação de Imagens combinando Características Visuais e Dados Textuais: Abordagem Neural e baseada em Enxames, Descrição: Os avanços da tecnologia, tanto de hardware quanto de comunicação, têm produzido um problema de superabundância de dados. Para ter ideia, a quantidade de usuários da Internet no mundo todo saiu de dezesseis milhões de pessoas em 1995 para aproximadamente dois bilhões em 2011; a quantidade de artigos publicados apenas em inglês na Wikipedia passou de quinhentos mil em 2005 para quase quatro milhões em 2011; o tempo necessário para o rádio atingir uma audiência de cinquenta milhões de pessoas foi de trinta e oito anos, enquanto a TV precisou de treze anos e a Internet de apenas quatro anos; a quantidade de buscas diárias no Google ultrapassa um bilhão; são escritos duzentos milhões de Tweets por dia e vistos três bilhões de vídeos no Youtube diariamente. No Youtube foram enviadas treze milhões de horas de vídeo apenas no ano 2010, o que corresponde a aproximadamente oito anos de conteúdo enviados todos os dias. O problema com o excesso de dados consiste na capacidade de coletar e armazenar dados, a qual tem superado a habilidade de analisar e extrair conhecimento dos mesmos. Esse efeito é decorrência principalmente do surgimento e crescimento das redes sociais, dos dispositivos móveis e da disponibilização de serviços de armazenagem e processamento remoto de dados. Os sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBDs) também têm evoluído para armazenar não apenas dados textuais, mas também dados multimídia, ou seja, aqueles que usam uma ou mais formas de conteúdo, como texto, áudio, imagens, vídeos e interatividade. Com isso, a consolidada linguagem para consulta de dados estruturados, a SQL (do inglês, Structured Query Language), pode não estar sendo mais suficiente e eficiente em aplicações que usam esse tipo de dados. Com a realidade de dados multimídia, a consulta tradicional usando texto como parâmetro de entrada deve ser repensada para permitir também que se usem dados multimídia como parâmetro de entrada. O mecanismo de pesquisa Google, o mais utilizado no mundo, já permite em seu portal que se faça pesquisa por imagens a partir de imagens, mas ainda mantém a opção de pesquisa por imagem a partir de textos. Nesse sentido, o Facebook tem em seu portal de rede social a possibilidade de consulta por pessoas, a partir da marcação da face. Contudo, o grande problema de se fazer uma consulta por imagens é o gap semântico entre o que o usuário deseja encontrar e o que o sistema retorna como resposta. A representação da imagem como, por exemplo, a de uma mão, por meio de características como contorno, área ou alguma relação entre contorno e área, pode não ser garantia de que o sistema de busca consiga discernir pé de mão, pois pode haver um alto grau de semelhança entre as formas. Por outro lado, caso se queira representar a imagem por palavras chaves, o significado atribuído pelas pessoas pode ser diferente, no exemplo anterior, a imagem pode ser uma mão ou uma marca de roupa. Nesse caso, a eficiência da consulta por uma imagem de mão poderia ser conseguida em um processo de duas fases: na primeira a consulta a partir de textos (anotações, palavras-chave, etc.); e, na segunda, por características da imagem (contorno, área, textura, etc.). No entanto, em outras aplicações uma melhor eficiência poderia ser conseguida com a combinação das duas representações. Em resumo, o principal aspecto a ser investigado neste projeto de pesquisa é o uso de textos e características para representar dados multimídia com vistas à extração de conhecimentos a partir dos dados. Nesse contexto, é necessária a aplicação de técnicas e ferramentas que transformem, de maneira inteligente e automática, os dados multimídia disponíveis em informações úteis, que representem conhecimento para uma tomada de decisão estratégica nos negócios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Leandro Nunes de Castro - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

  • 2010 - 2014

    Tendências Tecnológicas em Computação e Informática, Descrição: Tendências Tecnológicas em Computação e Informática consiste na elaboração de um Livro que faz o mapeamento de alguns dos principais temas contemporâneos na área tecnológica, os quais são estudados pelos Professores/pesquisadores da Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / João Neto - Integrante / Valéria Farinazzo Martins - Integrante.

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Projetos de desenvolvimento

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

  • 2012 - 2014

    Sistema computacional para Gerenciamento de Atividades Complementares - GAC, Descrição: Atividades Complementares (AC) são exigências do Ministério da Educação que tem o intuito de extrapolar a formação dada aos alunos de instituições de ensino superior (IES). Este projeto consiste na construção de um sistema que faz o gerenciamento das ACs e na análise das atividades a partir de técnicas de Mineração de Dados como estratégias para: identificar atividades que complementam o conhecimento do aluno, avaliar a defasagem do curso em relação à Tecnologia, monitorar atividades e gerar indicadores de evasão.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Leandro Augusto da Silva - Coordenador / Valéria Santos Reis Aguiar - Integrante.

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Prêmios

2017

Avaliação Docente da Faculdade de Computação e Informática, Universidade Presbiteriana Mackenzie.

2017

Finalista Prêmio Jabuti, Ecovis Pemom.

2017

2o. Melhor artigo, Congresso Brasileiro de Informática em Educação.

2016

Professor Homenageado, Universidade Presbiteriana Mackenzie.

2014

Professor Paraninfo, Universidade Presbiteriana Mackenzie.

2008

Grants para participação no IEEE World Congress on Computational Intelligence, IEEE-CIS & INNS.

2007

Apoio para participação na Seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, IFSA (International Fuzzy Systems Association).

2006

Finalista do concurso Candido Pinto de Melo, XX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica.

Histórico profissional

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Experiência profissional

  • 2009 - Atual

    Universidade Presbiteriana Mackenzie

    Vínculo: Professor de Período Integral, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto I, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

    Atividades

    • 08/2017

      Direção e administração, Faculdade de Computação e Informática, .,Cargo ou função, Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação.

    • 02/2016

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Fundamentos de Web

    • 08/2013

      Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Mineração de Dados, Redes Neurais, Tópicos em Big Data

    • 09/2012

      Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Computação e Informática, .,Cargo ou função, Representante da Área Temática Tecnológicas.

    • 08/2012

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Mineração de Dados

    • 08/2009

      Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade de Computação e Informática, .,Linhas de pesquisa

    • 03/2011 - 08/2017

      Direção e administração, Faculdade de Computação e Informática, .,Cargo ou função, Coordenador de Atividades Complementares e Extensão.

    • 08/2015 - 08/2016

      Ensino, Cientista de Dados (Big Data Analytics), Nível: Especialização,Disciplinas ministradas, Mineração de Dados

    • 02/2012 - 07/2012

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Mineração de Dados, Modelagem de Sistemas

    • 08/2011 - 12/2011

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação Gráfica (Teoria), Mineração de Dados (Teoria), Organização e Busca da Informação (Teoria)

    • 12/2010 - 12/2011

      Conselhos, Comissões e Consultoria, Núcleo Docente Estruturante, .,Cargo ou função, Coordenador do Núcleo Docente Estruturante de Inteligência Computacional do Curso Sistemas de Informação.

    • 08/2010 - 12/2011

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Banco de Dados (Teoria e Laboratório), Organização e Busca da Informação (Teoria)

    • 08/2010 - 07/2011

      Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Banco de Dados (Teoria e Laboratório), Projeto de Linguagem de Programação (Laboratório)

    • 01/2010 - 07/2010

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação Gráfica (Teoria), Multimidia e Realidade Virtual (Laboratório)

    • 01/2010 - 07/2010

      Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Projeto de Linguagem de Programação (Laboratório), Banco de Dados (Teoria), Introdução à Computação Gráfica (Teoria e Laboratório), Síntese de Imagens (Laboratório)

    • 08/2008 - 12/2009

      Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação Gráfica (Teoria), Multimídia e Realidade Virtual (Laboratório)

    • 08/2008 - 12/2009

      Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Banco de Dados (Teoria)

  • 2006 - 2015

    Faculdade Impacta de Tecnologia

    Vínculo: Professor, Enquadramento Funcional: Professor Doutor, Carga horária: 5

    Atividades

    • 07/2010 - 01/2015

      Ensino, CST em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Tecnologia WEB

    • 08/2010 - 08/2011

      Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade Impacta de Tecnologia, .,Cargo ou função, Membro do Núcleo Docente Estruturante do CST em Banco de Dados e do CST em Análise e Desenvolvimento de Sistemas.

    • 06/2006 - 12/2009

      Ensino, CST em Desenvolvimento de Aplicações para Internet, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Ambientes de Aplicações para Internet, Ambientes de Desenvolvimento WEB

  • 2003 - 2005

    Universidade de São Paulo

    Vínculo: Bolsista CNPq, Enquadramento Funcional: Mestrando, Carga horária: 0

    Atividades

    • 02/2003

      Pesquisa e desenvolvimento , Escola Politécnica, Departamento de Engenharia de Sistema Eletrônicos.,Linhas de pesquisa

    • 08/2015 - 12/2015

      Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Princípios de Neurocomputação

    • 03/2006 - 12/2006

      Estágios , Escola Politécnica, Departamento de Engenharia de Sistema Eletrônicos.,Estágio realizado, Monitor disciplina PSI2533 - Modelagem em Processamento de Sinais.

  • 2000 - 2003

    Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros

    Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista, Carga horária: 14

    Atividades

    • 04/2002 - 02/2003

      Outras atividades técnico-científicas , Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros.,Atividade realizada, Foi desenvolvido no programa de iniciação científica um software para auxiliar os alunos de Eng.Química da FEI na captura de imagens de células de um microscópio óptico e fazer a contagem das mesmas.

    • 03/2001 - 03/2002

      Outras atividades técnico-científicas , Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros.,Atividade realizada, Foi desenvolvido neste projeto de iniciação científica, alguns recursos multimídia para o tópico de Mecânica Básica para alunos do curso de Engenharia básica da FEI.

    • 03/2000 - 12/2000

      Outras atividades técnico-científicas , Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros.,Atividade realizada, Foi desenvolvido no programa de Monitoria do Departamento de Física o desenvolvimento de roteiros de aulas experimentais, testes de equipamentos e ajuda no treinamento de docentes para a realização das aulas de laboratorios de Física da FEI..

  • 1999 - 2003

    E E Prof Benevenuto Madureira

    Vínculo: Professor Eventual, Enquadramento Funcional: Professor de Caráter Eventual, Carga horária: 0

    Atividades

    • 05/1999 - 02/2003

      Ensino,,Disciplinas ministradas, Mtemática, Física, Química