Denis Gustavo Fantinato
Possui graduação (2011), mestrado (2013) e doutorado (2017) em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas, tendo realizado um doutorado sanduíche (2016) no laboratório GIPSA-lab, França. Atualmente, é Professor Doutor II (MS 3.2) da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação desta mesma universidade. Suas principais áreas de pesquisa são: aprendizado de máquina, inteligência computacional, aprendizado baseado na teoria da informação, aprendizado não supervisionado, separação cega de fontes e interfaces cérebro-computador.
Informações coletadas do Lattes em 23/02/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Engenharia Elétrica
2013 - 2017
Universidade Estadual de Campinas
Título: Novas Metodologias de Aprendizado Baseado na Teoria da Informação para Equalização Adaptativa
Orientador: em Laboratoire Grenoble Images Parole Signal Automatique ( Christian Jutten)
com Romis Ribeiro de Faissol Attux. Coorientador: Aline de Oliveira Neves Panazio. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: equalização autodidata; Blind Deconvolution; Correlated Sources; aprendizado baseado em teoria da informação.
Mestrado em Engenharia Elétrica
2012 - 2013
Universidade Estadual de Campinas
Título: Equalização Não Supervisionada: Contribuições ao Estudo do Critério do Módulo Constante e de Métodos Baseados na Teoria da Informação
, Ano de Obtenção: 2013.Romis Ribeiro de Faissol Attux.Coorientador: Aline de Oliveira Neves Panazio. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: filtragem adaptativa; equalização autodidata; aprendizado baseado em teoria da informação; CMA.Grande área: Engenharias
Pós-doutorado
2017 - 2018
Pós-Doutorado. , Universidade Federal do ABC, UFABC, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Formação complementar
2016 - 2016
Engenharia Elétrica. , Laboratoire Grenoble Images Parole Signal Automatique, GIPSA-lab, França.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Alemão
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Tratamento da Informação.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações.
Organização de eventos
FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; TEIXEIRA NETO, M. J. . XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA. 2023. (Congresso).
ROMANO, J. M. T. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, RICARDO ; FANTINATO, D. G. . 11th Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2022. (Congresso).
HORITA, F. ; RIVERO, L. ; FANTINATO, D. G. . 16 o Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI). 2020. (Congresso).
FRANCA, F. O. ; FANTINATO, D. G. . Competição Evoman. 2020. (Outro).
FANTINATO, D. G. ; NADALIN, E. Z. ; FERRARI, R. ; ROMANO, J. M. T. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. . IV Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP. 2013. (Congresso).
FANTINATO, D. G. ; NOSE FILHO, K. ; NADALIN, E. Z. ; FERRARI, R. ; ROMANO, J. M. T. ; DUARTE, L. T. ; ATTUX, R. R. F. . III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP. 2012. (Congresso).
Participação em eventos
Fórum Permanente: Estratégias para a Inteligência Artificial. 2021. (Seminário).
Math & IA. 2021. (Simpósio).
IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing. 2020. (Congresso).
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI).Playing Mega Man II with Neuroevolution. 2020. (Simpósio).
14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation. Using Taylor Series Expansions and Second-Order Statistics for Blind Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. 2018. (Congresso).
Semana do CMCC. Processamento de sinais aplicados em inovações: interface cérebro-computador, biometria em smartphones e navegação inercial. 2018. (Exposição).
International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation. A Joint Second-Order Statistics and Density Matching-Based Approach for Separation of Post-Nonlinear Mixtures. 2017. (Congresso).
International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation. Gaussian Processes for Source Separation in Overdetermined Bilinear Mixtures. 2017. (Congresso).
XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.A Quadratic Divergence-Based Independence Measure Applied to Linear-Quadratic Mixtures. 2016. (Simpósio).
Unicamp de Portas Abertas. Laboratório de Circuitos Lógicos. 2015. (Exposição).
VI Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP.Preliminary Results on Rényi's Entropy-Based Blind IIR Filtering. 2015. (Simpósio).
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI).Multivariate PDF Matching via Kernel Density Estimation. 2014. (Simpósio).
International Telecommunications Symposium (ITS).A Volterra Filtering Approach for the Polynomial Formulation of the Constant Modulus Criterion. 2014. (Simpósio).
International Telecommunications Symposium (ITS).A Comparative Study of Non-MSE Criteria in Nonlinear Equalization. 2014. (Simpósio).
V Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP.Uma Visão Geométrica da Formulação Polinomial do Critério CM. 2014. (Simpósio).
IV Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP.Lower Bound of the Constant Modulus Criterion for Multilevel Modulations. 2013. (Simpósio).
VI Encontro dos Alunos e Docentes do Departamento de Eng. de Computação e Automação Industrial.Blind Equalization Based on a Cascade of Optimal Two-Tap CM Equalizers. 2013. (Encontro).
XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações.Two Contributions Derived from a Polynomial Formulation of the Constant Modulus Criterion. 2013. (Simpósio).
XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações.Blind Deconvolution of Correlated Sources Based on Second-Order Statistics. 2013. (Simpósio).
III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP.Optimal Time-Series Prediction over Galois Fields. 2012. (Simpósio).
III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP.Definição de Equalizabilidade a Partir de um Limitante Inferior para o Critério do Módulo Constante. 2012. (Simpósio).
III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP.A Brief Analysis of Criteria for Blind Deconvolution of Temporally-Correlated Sources. 2012. (Simpósio).
V Encontro dos Alunos e Docentes do Departamento de Eng. de Computação e Automação Industrial - FEEC/UNICAMP.Optimal Linear Filtering over a Galois Field: Equalization and Prediction. 2012. (Encontro).
XVII Congresso Interno de Iniciação Científica da Unicamp. Um Estudo sobre Técnicas de Equalização Não-Supervisionada. 2009. (Congresso).
Participação em bancas
TAKAHATA, A. K.;SUYAMA, R.FANTINATO, D. G.. Classificação Automática e Análise de Explicabilidade para Especialidades Biomédicas em Artigos Científicos Sobre a COVID-19 em Português. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
FRAIDENRAICH, G.; GONZALEZ, D. C. G.;FANTINATO, D. G.. Estimativa de dados GHI horários a partir de medições diárias usando técnicas de aprendizado de máquina. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
LOIOLA, M. B.; KLEINSCHMIDT, J. H.;FANTINATO, D. G.. Detecção de Anomalias em Tráfego de Dados em Redes IoT. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
BOCCATO, L.; TAVARES, T. F.;FANTINATO, D. G.. Aprendizado em frequência baseado na transformada de Hartley aplicado à classificação de texturas. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
RITTNER, L.; APPENZELLER, S.;FANTINATO, D. G.. Difusão por ressonância magnética e Aprendizado profundo para a segmentação volumétrica do corpo caloso. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
HORITA, F.;FANTINATO, D. G.; NAKAGAWA, E. Y.; COUTINHO, E. F.. Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina para Apoiar o Design Bottom-Up de Comportamentos Emergentes Simples em Sistemas-de-Sistemas. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
PAIVA, E.; MASTELARI, N.;FANTINATO, D. G.. Identificação de HLB em Plantações de Citros Utilizando Redes Convolucionais Profundas. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Estadual de Campinas.
COVÕES, T. F.; BASGALUPP, M.;FANTINATO, D. G.. Ensembles de classificadores por meio de Algoritmos Evolutivos. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
SILVA, M. T. M.; MARTINS, W. A.;FANTINATO, D. G.. Um Algoritmo Adaptativo de Baixo Custo Computacional para Amostragem e Censura em Redes de Difusão. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
PAIVA, E.; MASTELARI, N.;FANTINATO, D. G.. Vision-Based Landmark Identification for Autonomous Navigation. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Estadual de Campinas.
ZAMPIROLLI, F. A.; COVÕES, T. F.;FANTINATO, D. G.. Aplicações de Aprendizado com Transferência em Classificação de Imagens Médicas. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
SILVA, D. G.; NASCIMENTO, F. A. O.;FANTINATO, D. G.. Algoritmos de ICA em Alfabetos Finitos: Um Estudo Comparativo. 2019. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA ELÉTRICA) - Universidade de Brasília.
ATTUX, R. R. F.FANTINATO, D. G.; DUARTE, L. T.. Equalização de Canais Baseada em Árvores de Decisão. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
GUDWIN, R. R.; COSTA, P. D. P.;FANTINATO, D. G.; SIMOES, A. S.; SILVA, J. R.. DCT: Uma Ferramenta para a Construção de Arquiteturas Cognitivas Distribuídas e o Desenvolvimento de Cognitive Twins. 2024. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
SILVA, M. T. M.; MARTINS, W. A.;FANTINATO, D. G.; RUIZ, L. I. R.; LOPES, C. G.. Can adaptive diffusion networks do better with less data?. 2024. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
BARROS, T. A. S.; SILVA, L. C. P.;FANTINATO, D. G.; RUTHER, R.; MICHELS, L.. Análise de Sistemas Fotovoltaicos com ênfase na Classificação de Anomalias sob Abordagem Supervisionada. 2024. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
ELIAS, L. A.; BASSANI, J. W. M.;FANTINATO, D. G.; WATANABE, R. N.; MIZIARA, I. M.. Sobre o uso de medidas de entropia para a análise do controle neurofisiológico da força muscular. 2023. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
COELHO, G. P.;FANTINATO, D. G.; BERTINI JUNIOR, J. R.; FRANCA, F. O.; SILVA, D. G.. Redes Imunológicas Artificiais Aplicadas a Agrupamento Alternativo: Uma Proposta Baseada em Teoria da Informação. 2023. Tese (Doutorado em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
ATTUX, R. R. F.; RICZ, L. N. A.;FANTINATO, D. G.; FERRARI, R.; COSTA, S. L. N. C.. Divergência de Kullback?Leibler e obliquidade amostral para detecção de patologias de voz. 2023. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
CAMARGO, R. Y.; BIDERMAN, C.; CORDEIRO, D. A.; CARDOSO, R. S.;FANTINATO, D. G.. A Method for Finding Factors Affecting the Service Reliability on Fixed Bus Routes. 2021. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
BARROS, T. A. S.; SILVA, L. C. P.;FANTINATO, D. G.. Análise de Sistemas Fotovoltaicos com Ênfase na Classificação de Anomalias sob Abordagem Supervisionada. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
BOCCATO, L.;FANTINATO, D. G.SUYAMA, R.. Adaptação de domínio para mudança de posição de sensores inerciais no contexto de reconhecimento de atividades humanas. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
ROHMER, E.;FANTINATO, D. G.; COLOMBINI, E. L.. Arquitetura e Prototipação de uma Plataforma de Internet das Coisas Robóticas Multiagentes e Ciente do Contexto com Suporte de LLM: Uma Aplicação em Casas Inteligentes Assistivas. 2024. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
SILVA, L. C. P.; BOCCATO, L.;FANTINATO, D. G.. Application of artificial intelligence for the energy management of microgrids. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
ATTUX, R. R. F.FANTINATO, D. G.; NOSE FILHO, K.. Comparative Analysis of Classification and Signal Processing Approaches in the Context of BCI. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
VON ZUBEN, F. J.;FANTINATO, D. G.; SILVA, E. P.. Autoencoders e sistemas de recomendação. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
SUYAMA, R.FANTINATO, D. G.; NOSE FILHO, K.. Obtenção de Regularizadores a partir de Dados para Problemas Inversos Mal-Postos. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
SILVA, M. T. M.; MARTINS, W.;FANTINATO, D. G.. Amostragem e Censura em Redes de Difusão Adaptativas. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
BORDIN JUNIOR, C. J.; TAKAHATA, A. K.;FANTINATO, D. G.. Detecção de Fraudes em Operações com Cartões de Crédito: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
COELHO, G. P.;ATTUX, R. R. F.FANTINATO, D. G.. Aprendizado de Máquina baseado em Teoria da Informação aplicado a Algoritmos Inspirados na Natureza. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.
CAMARGO, R. Y.; CORDEIRO, D. A.;FANTINATO, D. G.. Uma Abordagem para o Problema de Emparelhamento de Ônibus. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
ATTUX, R. R. F.; BOCCATO, L.;FANTINATO, D. G.. Análise e Previsão de Séries Temporais em Sistemas de Energia Fotovoltaica na Unicamp. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
RITTNER, L.; PASCHOAL, A. M.;FANTINATO, D. G.. UNET-Transformer para segmentação de imagens do cérebro em exames de ressonância magnética. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
NEVES, A.; SATO, J. R.;FANTINATO, D. G.. Diagnostic Support for Major Depressive Disorder: A Multimodal Analysis of EEG and Audio Biomarkers. 2024. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
FERRARI, R.;FANTINATO, D. G.ATTUX, R. R. F.. Proposta de filtragem espaço-temporal SSVEP-BCI baseada em banco de filtros FIR e CCA. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
SILVEIRA, G. N. M.; FIGUEROA, H. E. H.;FANTINATO, D. G.. Projeto de antena de microfita usando rede adversária generativa e perceptrons multicamadas. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
MASIERO, B. S.;FANTINATO, D. G.; COSTA, M. V. M.. Mix With The Models: explorando aplicações de inteligência artificial para a mixagem musical. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
LOPES, R. R.; GIESBRECHT, M.;FANTINATO, D. G.. Análise de Sinais de Descargas Parciais em Equipamentos de Alta Tensão Utilizando Autoencoders. 2023. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
COVÕES, T. F.; SILVA, N. F. F.;FANTINATO, D. G.. Supervisão Fraca para Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Domínio Jurídico Brasileiro. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
TAKAHATA, A. K.;SUYAMA, R.FANTINATO, D. G.. Classificação automática de especialidades médicas em artigos científicos sobre a COVID-19 em português brasileiro. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
LOIOLA, M. B.; KLEINSCHMIDT, J. H.;FANTINATO, D. G.. Detecção de Anomalias em Tráfego de Dados em Redes IoT. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
HORITA, F.;FANTINATO, D. G.; NAKAGAWA, E. Y.; COUTINHO, E. F.. Uma abordagem baseada em aprendizagem profunda para apoiar um design Bottom-Up de comportamentos emergentes simples em Sistemas-de-Sistemas. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
PIMENTEL, E. P.; CORREIA, R. C. M.;FANTINATO, D. G.. Monitoramento do Insucesso Escolar a partir de um Modelo de Predição do Desempenho dos Estudantes. 2022. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
COVÕES, T. F.; BASGALUPP, M.;FANTINATO, D. G.. Ensembles de Classificadores por Meio de Algoritmos Evolutivos. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
PRATI, R.; FRANCA, F. O.;FANTINATO, D. G.. Dimensionamento da Decomposição do Viés e da Variância em Estudo na Ciência de Materiais. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
PISANI, P. H.; PRATI, R.;FANTINATO, D. G.. Seleção de Características Baseada no Usuário para Reconhecimento pelo Modo de Caminhar. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
NEVES, A.; TAKAHATA, A. K.;FANTINATO, D. G.. Estudo de Técnicas de Redução de Dimensionalidade Aplicadas a EEG para Reconhecimento de Emoções. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC.
ATTUX, R. R. F.FANTINATO, D. G.; BOCCATO, L.. Análise de fluxo de informação em Redes Neurais Artificiais. 2020. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.
SILVA, M. T. M.;FANTINATO, D. G.; MIRANDA, M. D.. Um Estudo Comparativo de Algoritmos Adaptativos Baseados em Grafos. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Elétrica) - Universidade de São Paulo.
FIORAVANTI, A. R.;FANTINATO, D. G.; KURKA, P. R. G.. Vision-Based Landmark Identification for Autonomous Navigation. 2019. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Mecânica) - Universidade Estadual de Campinas.
BATAGELO, H. C.;FANTINATO, D. G.; MARQUES, B. A. D.. Ferramenta Interativa de Visualização de Agentes em Ambiente de Aprendizado por Reforço. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
PISANI, P. H.;FANTINATO, D. G.; MENA-CHALCO, J. P.. Avaliação de Técnicas para Aprendizado de Máquina Justo. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
SUYAMA, R.; LOIOLA, M. B.;FANTINATO, D. G.. Estudo Comparativo Entre Modelos de Aprendizado de Máquina em Séries Temporais Hierárquicas: Uma Aplicação na Previsão de Demanda. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Informação) - Universidade Federal do ABC.
FRANCESQUINI, E.; CAMARGO, R. Y.;FANTINATO, D. G.. NVMSim: Simulador de Arquiteturas de Hardware com Memórias Não-Voláteis. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
PISANI, P. H.; FRANCA, F. O.;FANTINATO, D. G.. Avaliação de estratégias de inteligência artificial em jogos competitivos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
COVÕES, T. F.; FRANCA, F. O.;FANTINATO, D. G.. Estudo de Técnicas de Mineração de Texto Aplicadas na Classificação de Artigos Cientificos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
NEVES, A.FANTINATO, D. G.; TAKAHATA, A. K.. Estudo da Separação Cega de Fontes Explorando a Estrutura Temporal dos Sinais. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Informação) - Universidade Federal do ABC.
FRANCA, F. O.; PISANI, P. H.;FANTINATO, D. G.. Algoritmos Evolutivos para Regressão Simbólica Utilizando a Estrutura Interação-Transformação. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
COVÕES, T. F.; FRANCA, F. O.;FANTINATO, D. G.. Algoritmo Evolutivo para Alocação Didática. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
SANTOS, C.; ZAMPIROLLI, F. A.;FANTINATO, D. G.. Geração de Imagens com Aprendizado em Profundidade e Representações Compreensíveis. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
MEDEIROS, D. M. R.; SANTOS, C.;FANTINATO, D. G.. Decomposição de classes por agrupamento aplicadas como pré-processamento ao classificador HyperPipes. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
FRANCA, F. O.; COVÕES, T. F.;FANTINATO, D. G.. Gerando Expressões Interação-Transformação com Perceptron de Múltiplas Camadas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.
FRANCESQUINI, E.;FANTINATO, D. G.; FERREIRA, F. T.. Comissão de Seleção na Área de Ciência da Computação, subárea Arquitetura de Computadores - Professor Visitante. 2022. Universidade Federal do ABC.
FRANCESQUINI, E.;FANTINATO, D. G.; FERREIRA, F. T.. Comissão de Seleção na Área de Ciência da Computação, subárea Segurança da Informação - Professor Visitante. 2022. Universidade Federal do ABC.
SATO, J. R.; NASCIMENTO, R. V.;FANTINATO, D. G.. Comissão de Seleção na Área de Estatística ? Professor Visitante. 2020. Universidade Federal do ABC.
Orientou
Usage of Multi-task Learning to denoise and classify EEG signals; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; (Orientador);
Aprendizado por Reforço baseado na Teoria da Informação para Generalização em Tarefas Distintas; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; (Orientador);
Estudo da Aplicação de Técnicas de Aprendizado por Reforço em Dispositivos IoT; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; (Orientador);
Estudo de Técnicas de Aprendizado Federado no Contexto de Classificação de Sinais de EEG; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; (Orientador);
Uso de Técnicas de Aprendizado Profundo e Geometria Riemanniana para o Desenvolvimento de Interfaces Cérebro-Computador; Início: 2023; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Aplicação de Técnicas de Aprendizado por Reforço em Gêmeos Digitais; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Uso de Técnicas de Aprendizado Profundo para Detecção de Arco Elétrico em Sistemas Fotovoltaicos; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; (Orientador);
Uma Comparação de Aplicações Web no Setor Fotovoltaico e Desenvolvimento de Nova Plataforma para Pesquisa e Simulações Avançadas; Início: 2023; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Estudo de Técnicas de Aprendizado por Transferência em Redes Neurais Convolucionais para Classificação de Sinais de EEG; Início: 2022; Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; (Orientador);
Filtragem Adaptativa Baseada em Kernel com Funções não-Gaussianas e uso de dicionários; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Coorientador);
Redes de Aprendizado Profundo e Geometria Riemanniana para Classificação de Sinais de EEG; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Application of Metaheuristic Optimization Algorithms for Parameter Estimation of Electric Arc Models; Início: 2023; Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; (Orientador);
Aprendizado Profundo e Geometria Riemanniana para Classificação de Imagética Motora Usando Múltiplos Conjuntos de Dados; Início: 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Estudo do Método de Máxima Discrepância de Classificação em Interfaces Cérebro-Computador Baseadas no Paradigma de Imagética Motora; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Estudo do Método de Aprendizado Multitarefa em Interfaces Cérebro-Computador Baseadas no Paradigma de Imagética Motora; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Estudo de Métodos de Aprendizado de Máquina Profundo e de Ajuste de Domı́nio no Tratamento de Dados Eletroencefalográficos; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);
Técnicas de Aprendizado Profundo Aplicadas ao Ajuste de Arranjo de Filtros em Dispositivos de Captura Única de Imagens Multiespectrais e Hiperespectrais; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; (Orientador);
Classificação de Sinais de EEG no Paradigma de Imagética Motora Usando Técnicas de Separação Cega de Fontes e Redes Profundas; 2021; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Aumento de Dados no Treinamento de Redes Neurais Profundas para Classificação de Sinais de EEG; 2021; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, ; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Análise da Medida de Correntropia e Suas Aplicações; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Denis Gustavo Fantinato;
Uso de Redes Adversariais Generativas em Sistemas de Interface Cérebro-Computador; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Estudo de Redes Neurais Recorrentes Aplicadas à Sistemas de Interface Cérebro-Computador; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, ; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Comitês de Máquinas Aplicados a Interfaces Cérebro-Computador; 2019; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Novas Metodologias de Separação Cega de Fontes para o Modelo Post-Nonlinear Aplicadas a Interfaces Cérebro-Computador; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Denis Gustavo Fantinato;
Análise do Critério baseado em Correntropia para Equalização Não Supervisionada com Fontes Precodificadas; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Denis Gustavo Fantinato;
Análise de Vetores Independentes em Misturas do Tipo Post-Nonlinear Aplicadas a Interfaces Cérebro-Computador; 2020; Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Denis Gustavo Fantinato;
Aplicação de redes neurais artificiais para classificação de sinais EEG em Sistemas BCI; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Abordagem Hı́brida com CNN e RNN para Classificação de Sinais de EEG em Pacientes com Esquizofrenia; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Aprendizado por Reforço Aplicado em Sistemas Embarcados: Um Estudo de Caso com Jogo de Plataforma no Arduino Uno; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Análise da Eficiência das Redes Neurais Artificiais Usando Medidas da Teoria da Informação; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Uso de Autoencoders Regularizados para o Aprendizado de Representações e Classificação de Sinais de EEG em Sistemas BCI; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Uso de Metaheurísticas para o Treinamento de Redes Convolucionais; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Treinamento e Ajuste Topológico de Redes Neurais Artificiais Através de Estratégias Neuroevolutivas; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Clusterização de Usuários para Classificação de Padrões em Sinais de EEG no Contexto Multiusuário; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Estudo de Técnicas de Aprendizado de Máquina para o Treinamento de Redes Neurais Adversárias Generativas; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Análise de Desempenho de Diferentes Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Análise de Risco; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Análise comparativa de estruturas de Redes Neurais Artificiais aplicadas em Brain Computer-Interface; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Aprendizado de Máquina Utilizando Análise Multivariada de Séries Temporais; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Fusão de Imagens Multiespectrais e Hiperespectrais Usando Transformada Wavelet 3D Heterogênea; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Estudo de Técnicas de Processamento de Sinais e de Aprendizado de Máquina no Desenvolvimento de Sistemas de Interface Cérebro-Computador; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas, Fundo de Apoio ao Ensino, Pesquisa e Extensão - UNICAMP; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Estudo de Estratégias Neuroevolutivas paraTreinamento e Ajuste Topológico de Redes Neurais Artificiais; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Classificação de Sinais de EEG em Sistemas de Interface Cérebro-Computador via Redes Neurais Recorrentes; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Uso de Redes Neurais Convolucionais para Classificação de Sinais de EEG em Sistemas de Interface Cérebro-Computador; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Uso de Redes Neurais Convolucionais para Classificação de Padrões Sinápticos em Sistemas de Interface Cérebro-Computador; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Uso de Metaheurísticas para Geração Automática de Sistemas Corretores de Erros Baseados em Codificação Convolucional; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Estudo de Métodos de Aprendizado de Máquina para Previsão de Séries Temporais; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Separação Cega de Fontes no Contexto de Misturas Não Lineares Aplicadas a Interfaces Cérebro-Computador; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Informação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Acelerando Simulações de Arquiteturas de Hardware Usando Técnicas de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Estudo de Abordagem Baseada em Neuroevolução para Separação Cega de Fontes Não Linear; 2022; Orientação de outra natureza; (Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Denis Gustavo Fantinato;
Produções bibliográficas
-
MORAES, CAROLINE PIRES ALAVEZ ; DOS SANTOS, LUCAS HECK ; FANTINATO, DENIS GUSTAVO ; NEVES, ALINE ; ADALI, TÜLAY . Independent Vector Analysis for Feature Extraction in Motor Imagery Classification. SENSORS , v. 24, p. 5428, 2024.
-
TACONELLI, MAURICIO ; DE OLIVEIRA, LUIZ F. P. ; DA SILVA, JOÃO A. F. G. ; FANTINATO, DENIS G. ; BARROS, TARCIO A. S. . Overview of Black-Box Arc Models and Parameter Identification Techniques for Simulation of PV Systems. REVISTA ELETRÔNICA DE POTÊNCIA , v. 29, p. e202455, 2024.
-
GRILO, MARCELO ; MORAES, CAROLINE P.A. ; OLIVEIRA COELHO, BRUNO F. ; MASSARANDUBA, ANA BEATRIZ R. ; FANTINATO, DENIS ; RAMOS, RODRIGO P. ; NEVES, ALINE . Artifact removal for emotion recognition using mutual information and Epanechnikov kernel. Biomedical Signal Processing and Control , v. 83, p. 104677, 2023.
-
GOIS, LUCAS ; FANTINATO, DENIS ; SUYAMA, RICARDO ; NEVES, ALINE . Relationship between Criteria based on Correntropy and Second Order Statistics for Equalization of Communication Channels. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS , v. 29, p. 1-1, 2022.
-
DE PAULA, PATRICK OLIVEIRA ; DA SILVA COSTA, THIAGO BULHÕES ; DE FAISSOL ATTUX, ROMIS RIBEIRO ; FANTINATO, DENIS GUSTAVO . Classification of image encoded SSVEP-based EEG signals using Convolutional Neural Networks. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 1, p. 119096, 2022.
-
MORAES, C. P. A. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . Epanechnikov kernel for PDF estimation applied to equalization and blind source separation. SIGNAL PROCESSING , v. 189, p. 108251, 2021.
-
FANTINATO, DENIS G. ; SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. . Multivariate Shannon's Entropy for Adaptive IIR Filtering via Kernel Density Estimators. ELECTRONICS LETTERS , v. 1, p. 1-2, 2019.
-
FANTINATO, DENIS G. ; DUARTE, LEONARDO T. ; DEVILLE, YANNICK ; ATTUX, ROMIS ; JUTTEN, CHRISTIAN ; NEVES, ALINE . A Second-Order Statistics Method for Blind Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. SIGNAL PROCESSING , v. 1, p. 1, 2018.
-
FANTINATO, DENIS G. ; NEVES, ALINE ; ATTUX, ROMIS . Analysis of a Novel Density Matching Criterion Within the ITL Framework for Blind Channel Equalization. Circuits, Systems, and Signal Processing , v. 34, p. 1-29, 2017.
-
BOCCATO, L. ; FANTINATO, D. G. ; SILVA, D. G. ; FERRARI, R. ; NEVES, A. ; ATTUX, R. R. F. . Analysis of ITL Criteria in the Context of FIR Channel Equalization. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 31, p. 1-29, 2016.
-
SILVA, D. G. ; FANTINATO, D. G. ; CANUTO, J. C. ; DUARTE, L. T. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; ATTUX, R. R. F. . An Introduction to Information Theoretic Learning, Part I: Foundations. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 31, p. 69, 2016.
-
SILVA, D. G. ; FANTINATO, D. G. ; CANUTO, J. C. ; DUARTE, L. T. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; ATTUX, R. R. F. . An Introduction to Information Theoretic Learning, Part II: Applications. Journal of Communication and Information Systems (Online) , v. 31, p. 81, 2016.
-
ATTUX, R. R. F. ; BOCCATO, L. ; FANTINATO, D. G. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; NOSE FILHO, K. ; SILVA, D. G. . Bio-Inspired and Information-Theoretic Signal Processing. Signals and Images: Advances and Results in Speech, Estimation, Compression, Recognition, Filtering, and Processing. 1ed.: CRC Press, 2015, v. 1, p. 489-528.
-
SILVEIRA, A. C. C. ; CARMO, D. S. ; UEDA, L. H. ; FANTINATO, D. G. ; COSTA, P. D. P. ; RITTNER, L. . Vision Transformer MST++: Efficient Hyperspectral Skin Reconstruction. In: 2024 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2024, Seoul, Korea. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 2024, 2024.
-
SILVA, J. A. F. G. ; NUNES, I. F. S. ; BARROS, I. M. S. ; OLIVEIRA, L. F. P. ; FANTINATO, D. G. ; BARROS, T. A. S. . Avaliando o impacto das variações do terreno na geração de energia fotovoltaica: um estudo de caso no Rio de Janeiro, Brasil. In: X Congresso Brasileiro de Energia Solar, CBENS 2024, 2024, Natal, RN. Anais do X Congresso Brasileiro de Energia Solar, 2024.
-
GOIS, L. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . Sparse Dictionary Construction for Kernel Adaptive Filtering with non-Gaussian Functions. In: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2024, Belém-PA, Brasil. Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2024.
-
COELHO, E. R. ; SILVEIRA, A. C. C. ; PONTE-E-SA, T. ; CARMO, D. S. ; COSTA, P. D. P. ; RITTNER, L. ; FANTINATO, D. G. . Hyperspectral and Multispectral Image Fusion Using 3D Wavelet Transforms. In: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024, Manaus-AM, Brasil. Proceedings of the Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) 2024, 2024.
-
SILVA, J. V. G. ; SILVA, J. A. F. G. ; FERNANDES, A. F. S. ; TACONELLI, M. ; FANTINATO, D. G. ; BARROS, T. A. S. . Comparative analysis of Active Filters applied in AFCI systems. In: XXV Congresso Brasileiro de Automática, 2024, Rio de Janeiro. Anais do XXV Congresso Brasileiro de Automática, 2024.
-
NUNES, I. F. S. ; BARROS, T. A. S. ; FANTINATO, D. G. . A Web-Based System for Photovoltaic Energy Generation: Use of Mathematical Models for Irradiance Analysis in Brazil. In: XII Escola Regional de Informática de Goiás, 2024, Ceres, Goiás. Anais da XII Escola Regional de Informática de Goiás, 2024.
-
MORAES, C. P. A. ; ARISTIMUNHA, B. ; SANTOS, L. H. ; PINAYA, W. H. L. ; CAMARGO, R. Y. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . Applying Independent Vector Analysis on EEG-Based Motor Imagery Classification. In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2023, Rodes, Grécia. Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2023), 2023.
-
MORAES, C. P. A. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . A Novel Approach for Transfer Learning Motor Imagery Classification Based on IVA. In: 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2023, Helsinki, Finland. Proceedings of the 31st European Signal Processing Conference, 2023.
-
GOIS, LUCAS ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . New approaches for the Kernel-based Adaptive Filter with Epanechnikov kernel. In: Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2023, São José dos Campos. Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2023.
-
GOIS, L. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . A Comparison Between Kernel-based Adaptive Filters Including the Epanechnikov Function. In: XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2022, Santa Rita do Sapucaí - MG. Anais do XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2022.
-
SANTOS, L. H. ; FANTINATO, D. G. . Motor Imagery EEG Data Augmentation with cWGAN-GP for Brain-Computer Interfaces. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2022, Campinas-SP. Anais do 19º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2022.
-
MUNIZ, L. F. ; LINTZMAYER, C. N. ; JUTTEN, CHRISTIAN ; FANTINATO, D. G. . Neuroevolutive Strategies for Topology and Weights Adaptation of Artificial Neural Networks. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2022, Campinas-SP. Proceedings of the 10th Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2022.
-
MORAES, C. P. A. ; SALDANHA, J. O. ; ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . An SOS-Based Algorithm for Source Separation in Nonlinear Mixtures. In: IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2021, Rio de Janeiro, Brasil. Proceedings of the 2021 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2021.
-
SERAFIM, L. A. ; GRILO JR., M. ; MORAES, C. P. A. ; FANTINATO, D. G. ; RAMOS, R. ; NEVES, A. . MRMR Aplicado a Sinais de EEG para Classificação de Emoções. In: XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2021, Fortaleza, CE. Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2021.
-
GIULIANI, H. L. V. ; PAULA, P. O. ; RODRIGUES, P. G. ; SORIANO, D. C. ; SUYAMA, R. ; FANTINATO, D. G. . Influência da Janela de Estimação no Desempenho de Classificação em Sistemas BCI-SSVEP. In: XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2021, Fortaleza, CE. Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2021.
-
MUNIZ, L. F. ; LINTZMAYER, C. N. ; FANTINATO, D. G. . Meta-Heurísticas para Geração Automática de Sistemas Corretores de Erros Baseados em Codificação Convolucional. In: XL Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2020, Cuiabá, MT. Anais do V Encontro de Teoria da Computação, 2020. p. 85-88.
-
BARROS, D. D. R. ; HORITA, F. ; FANTINATO, D. G. . Data Mining Tool to Discover DevOps Trends from Public Repositories: Predicting Release Candidates with gthbmining.rc. In: XXXIV Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, 2020, Natal, RN. Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, 2020.
-
MORAES, C. P. A. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . An Iterative-Recursive SOS-Based Method for Separation of Post-Nonlinear Mixtures. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2020, Florianópolis. Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2020.
-
SANTOS, L. H. ; PAULO, L. G. ; CAMARGO, W. M. ; FANTINATO, D. G. . Estudo de Técnicas de Aprendizado de Máquina na Previsão de Vendas em Cadeia de Suprimentos. In: Brazilian Technology Symposium (BTSym), 2020, Campinas, SP. Proceedings of the Brazilian Technology Symposium 2020, 2020.
-
GOIS, L. ; FANTINATO, D. G. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. . Relações entre Critérios baseados na Correntropia e Estatísticas de Segunda Ordem para Equalização de Canais de Comunicação. In: Brazilian Technology Symposium (BTSym) 2020, 2020, Campinas. Proceedings of the Brazilian Technology Symposium 2020, 2020.
-
NOGUEIRA, T. H. ; FANTINATO, D. G. . Estudo de Métodos de Aprendizado de Máquina na Predição de Casos de COVID-19 no Brasil. In: Brazilian Technology Symposium (BTSym) 2020, 2020, Campinas, SP. Proceedings of the Brazilian Technology Symposium 2020, 2020.
-
GIULIANI, H. L. V. ; SUYAMA, R. ; FANTINATO, D. G. . Avaliação de Classificadores Através de um Teste Bayesiano. In: Brazilian Technology Symposium (BTSym) 2020, 2020, Campinas. Proceedings of the Brazilian Technology Symposium 2020, 2020.
-
LUCENA, A. ; MORAES, C. P. A. ; NOSE FILHO, K. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. . Musical Instruments Recognition Using Machine Learning Techniques: MLP and SVM. In: Brazilian Technology Symposium (BTSym) 2020, 2020, Campinas, SP. Proceedings of the Brazilian Technology Symposium 2020, 2020.
-
ISHIKAWA, F. ; ZANGIROLAMI, L. ; CARMO, L. ; FRANCA, F. O. ; FANTINATO, D. G. . Playing Mega Man II with Neuroevolution. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI), 2020, Canberra, Australia. Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI), 2020.
-
MORAES, C. P. A. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . An Epanechnikov Kernel Based Method for Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. In: XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019, Petropolis, RJ. Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019.
-
GRILO JR., M. ; RIBEIRO, L. ; MORAES, C. P. A. ; MELO, C. ; FANTINATO, D. G. ; SAMPAIO, L. ; NEVES, A. ; RAMOS, R. . Artifact Removal in EEG Based Emotional Signals Through Linear and Nonlinear Methods. In: IEEE International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB), 2019, Iasi, Romênia. Proceedings of the IEEE International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB), 2019.
-
OLIVEIRA, O. R. ; GIULIANI, H. L. V. ; POLASTRO, A. L. C. ; FANTINATO, D. G. . Um Critério Baseado no Casamento de Distribuições Multivariadas para o Treinamento de Redes LSTM. In: XIV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2019, Belém. Anais do XIV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2019.
-
SALDANHA, J. O. ; MORAES, C. P. A. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . Algoritmo Baseado em Estatísticas de Segunda Ordem para Separação Cega de Fontes com Misturas Não Lineares. In: 5th Brazilian Technology Symposium - Emerging Trends and Challenges in Technology (BTSym), 2019, Campinas. Proceedings of the 5th Brazilian Technology Symposium - Emerging Trends and Challenges in Technology (BTSym), 2019.
-
FANTINATO, D. G. ; DUARTE, L. T. ; DEVILLE, Y. ; JUTTEN, C. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. . Using Taylor Series Expansions and Second-Order Statistics for Blind Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. In: 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, 2018, Guildford. Proceedings of the 14th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, 2018.
-
FERNANDEZ, S. A. ; FANTINATO, D. G. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; ATTUX, R. R. F. ; SILVA, D. G. . Immune-Inspired Optimization with Autocorrentropy Function for Blind Inversion of Wiener Systems. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the IEEE CEC 2018, 2018.
-
MINAMI, M. ; KAZUO, A. ; PONCHET, A. F. ; KURASHIMA, C. S. ; FANTINATO, D. G. ; OLIVEIRA, T. R. ; BRAGA, T. M. . Cooperative Learning in Robotics Teacher Formative Assessment Strategy Integrated with Brazilian National High School Exam - ENEM. In: Workshop of Robotics in Education, 2018, João Pessoa. Proceedings of the 9th Workshop of Robotics in Education. João Pessoa, 2018.
-
FANTINATO, D. G. ; DUARTE, L. T. ; ZANINI, P. ; RIVET, B. ; ATTUX, R. R. F. ; JUTTEN, C. . A Joint Second-Order Statistics and Density Matching-Based Approach for Separation of Post-Nonlinear Mixtures. In: 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, 2017, Grenoble, França. Lecture Notes in Computer Science, 2017. v. 10169. p. 499-508.
-
FANTINATO, D. G. ; DUARTE, L. T. ; RIVET, B. ; EHSANDOUST, B. ; ATTUX, R. R. F. ; JUTTEN, C. . Gaussian Processes for Source Separation in Overdetermined Bilinear Mixtures. In: 13th International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation, 2017, Grenoble, França. Latent Variable Analysis and Signal Separation, 2017. v. 10169. p. 300-309.
-
BOCCATO, LEVY ; ATTUX, ROMIS ; FERRARI, RAFAEL ; FANTINATO, DENIS ; OLIVEIRA, VINÍCIUS . Analysis of the Correntropy-Based Criterion for Blind Equalization with Precoded Sources. In: XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2017. Anais de XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2017.
-
FANTINATO, D. G. ; SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. . Blind Channel Equalization of Encoded Data Over Galois Fields. In: IEEE Internaltional Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2017, Tokyo, Japão. Proceedings of the IEEE Internaltional Workshop on Machine Learning for Signal Processing 2017, 2017.
-
FANTINATO, D. G. ; ANDO, R. A. ; NEVES, A. ; DUARTE, L. T. ; JUTTEN, C. ; ATTUX, R. R. F. . A Quadratic Divergence-Based Independence Measure Applied to Linear-Quadratic Mixtures. In: XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016, Santarém, PA. Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2016. p. 279-283.
-
FERNANDEZ, S. A. ; ATTUX, R. R. F. ; FANTINATO, D. G. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; SILVA, D. G. . An Immune-Inspired, Dependence-Based Approach to Blind Inversion of Wiener Systems. In: 24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2016, Bruges. Proceedings of the ESANN 2016, 2016.
-
SUYAMA, R. ; ATTUX, R. R. F. ; FANTINATO, D. G. ; ROMANO, J. M. T. . Some Reflections on the 35 Years of the Constant Modulus Criterion. In: XXXIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2015, Juiz de Fora, MG. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2015.
-
FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; ROMANO, J. M. T. . A Volterra Filtering Approach for the Polynomial Formulation of the Constant Modulus Criterion. In: International Telecommunications Symposium, 2014, São Paulo. Proceedings of the International Telecommunications Symposium, 2014.
-
BOCCATO, L. ; SILVA, D. G. ; FANTINATO, D. G. ; FERRARI, R. ; ATTUX, R. R. F. . A Comparative Study of Non-MSE Criteria in Nonlinear Equalization. In: International Telecommunications Symposium, 2014, São Paulo. Proceedings of the International Telecommunications Symposium, 2014.
-
FANTINATO, D. G. ; BOCCATO, L. ; NEVES, A. ; ATTUX, R. R. F. . Multivariate PDF Matching via Kernel Density Estimation. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 2014, Orlando. Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 2014. p. 150-157.
-
BOCCATO, L. ; SILVA, D. G. ; FANTINATO, D. G. ; NOSE FILHO, K. ; FERRARI, R. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; ROMANO, J. M. T. . Error Entropy Criterion in Echo State Network Training. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2013, Bruges. Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2013. p. 35-40.
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FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; SOUSA JUNIOR, C. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; ROMANO, J. M. T. . Two Contributions Derived from a Polynomial Formulation of the Constant Modulus Criterion. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013, Fortaleza. Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013.
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FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; ROMANO, J. M. T. . Blind Deconvolution of Correlated Sources Based on Second-Order Statistics. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013, Fortaleza. Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013.
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NOSE FILHO, K. ; FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; NEVES, A. ; ROMANO, J. M. T. . A Novel Entropy-Based Equalization Performance Measure and Relations to Lp-Norm Deconvolution. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013, Fortaleza. Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013.
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FANTINATO, D. G. ; SILVA, D. G. ; NADALIN, E. Z. ; NEVES, A. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. . Blind Separation of Convolutive Mixtures over Galois Fields. In: IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, 2013, Southampton. Proceedings of the IEEE MLSP, 2013.
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BARBON, J. G. P. ; FANTINATO, D. G. . Redes Riemannianas Profundas para Classificação de Sinais de EEG em Interfaces Cérebro-Computador. In: XVI Encontro de Alunos e Docentes do DCA, 2024, Campinas. Anais do XVI Encontro de Alunos e Docentes do DCA, 2024.
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BARROS, I. M. S. ; FANTINATO, D. G. . Comparação Entre Modelos de Estimação Espacial de Irradiação Para a Região Sudeste do Brasil. In: XVI Encontro de Alunos e Docentes do DCA, 2024, Campinas. Anais do XVI Encontro de Alunos e Docentes do DCA, 2024.
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NUNES, I. F. S. ; BARROS, T. A. S. ; FANTINATO, D. G. . Web-Based Visualization Tool for Photovoltaic Systems: Modeling and Simulation for Irradiance Database. In: XVI Encontro de Alunos e Docentes do DCA, 2024, Campinas. Anais do XVI Encontro de Alunos e Docentes do DCA, 2024.
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TAKAMORI, E. T. ; TONON, S. R. ; SOARES, V. ; SANTOS, H. L. ; FERRARI, R. ; FANTINATO, D. G. ; BOCCATO, L. ; ATTUX, R. R. F. . A Formação de Professores do Ensino Médio - Cooperação entre a Diretoria de Ensino Campinas-Leste e a FEEC-UNICAMP. In: IX Encontro Regional de Engenharia e Desenvolvimento Social, 2023, Campinas. Anais do IX Encontro Regional de Engenharia e Desenvolvimento Social, 2023.
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PAULA, P. O. ; GIULIANI, H. L. V. ; FANTINATO, D. G. . Gráficos de Recorrência para Classificação de Sinais de EEG Usando Aprendizado Profundo. In: VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021, São Paulo. Anais da VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021.
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GIULIANI, H. L. V. ; PAULA, P. O. ; SORIANO, D. C. ; SUYAMA, R. ; FANTINATO, D. G. . Ensemble Learning in BCI-SSVEP Systems for Short Window Lengths. In: VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021, São Paulo. Anais da VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021.
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SANTOS, L. H. ; GIULIANI, H. L. V. ; PAULA, P. O. ; FANTINATO, D. G. . Uso de Redes Generativas Adversariais Aplicadas a Classificação de Sinais de EEG baseado em Imagética Motora. In: VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021, São Paulo. Anais da VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021.
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QUEIROZ, R. ; FANTINATO, D. G. . Estudo Preliminar do Uso de Meta-heurı́sticas para Seleção de Canais em Sistemas BCI-SSVEP. In: VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021, São Paulo. Anais da VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021.
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MUNIZ, L. F. ; SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; LINTZMAYER, C. N. ; FANTINATO, D. G. . Automatic Generation of Error Correcting Systems Based on Convolutional Codes. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2020, Florianópolis, SC. Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2020.
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HAMADA, M. ; FANTINATO, D. G. ; FRANCESQUINI, E. . Melhorando o Desempenho de SimPoints Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. In: 10a. Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo, 2019, Campinas. Anais da 10a. Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo, 2019.
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OLIVEIRA, V. A. ; FANTINATO, D. G. ; BOCCATO, L. . Análise do Critério baseado em Correntropia para Equalização Não-Supervisionada com Fontes Gaussianas Precodificadas. In: X Encontro dos Alunos e Docentes do DCA, 2017, Campinas. Anais do X Encontro dos Alunos e Docentes do DCA, 2017.
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FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. ; ATTUX, R. R. F. . Preliminary Results on Rényi's Entropy-Based Blind IIR Filtering. In: VI Simpósio de Processamento de Sinais, 2015, Campinas. Anais do VI Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2015.
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FANTINATO, D. G. ; SOUSA JUNIOR, C. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; ATTUX, R. R. F. ; ROMANO, J. M. T. . Uma Visão Geométrica da Formulação Polinomial do Critério CM. In: Simpósio de Processamento de Sinais, 2014, Campinas. Anais do V Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2014.
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FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; SOUZA JUNIOR, C. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; ROMANO, J. M. T. . Blind Equalization Based on a Cascade of Optimal Two-Tap CM Equalizers. In: VI Encontro dos Alunos e Docentes do DCA, 2013, Campinas. Anais do VI Encontro dos Alunos e Docentes do DCA, 2013.
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FANTINATO, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; SOUSA JUNIOR, C. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. ; ROMANO, J. M. T. . Lower Bound of the Constant Modulus Criterion for Multilevel Modulations. In: IV Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2013, Campinas. Anais do IV Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2013.
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FANTINATO, D. G. ; SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; FERRARI, R. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; NEVES, A. ; ROMANO, J. M. T. . Optimal Linear Filtering over a Galois Field: Equalization and Prediction. In: V Encontro dos Alunos e Docentes do Departamento de Eng. de Computação e Automação Industrial - FEEC/UNICAMP, 2012, Campinas. Anais do V Encontro dos Alunos e Docentes do Departamento de Eng. de Computação e Automação Industrial - FEEC/UNICAMP, 2012.
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FANTINATO, D. G. ; SILVA, D. G. ; ATTUX, R. R. F. ; FERRARI, R. ; DUARTE, L. T. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; MONTALVAO FILHO, J. R. ; ROMANO, J. M. T. . Optimal Time-Series Prediction over Galois Fields. In: III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2012, Campinas. Anais do III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2012.
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FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. ; ATTUX, R. R. F. ; SUYAMA, R. ; ROMANO, J. M. T. . A Brief Analysis of Criteria for Blind Deconvolution of Temporally-Correlated Sources. In: III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2012, Campinas. Anais do III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2012.
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FANTINATO, D. G. ; SOUZA JUNIOR, C. ; ATTUX, R. R. F. ; SUYAMA, R. ; NEVES, A. ; ROMANO, J. M. T. . Definição de Equalizabilidade a Partir de um Limitante Inferior para o Critério do Módulo Constante. In: III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2012, Campinas. Anais do III Simpósio de Processamento de Sinais da UNICAMP, 2012.
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FANTINATO, D. G. ; FELICIO, G. F. C. ; MAGRO, G. G. M. . Análise do Aproveitamento da Iluminação Natural em Salas de Aula da UNICAMP. In: Ciências do Ambiente, 2008, Campinas. Revista Ciências do Ambiente On-Line, 2008. v. 4.
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MATIAS, A. H. ; SANTOS, L. H. ; FANTINATO, D. G. . Motor Imagery Classification with Deep Learning and Riemannian Geometry. In: 10th BRAINN Congress, 2024, Campinas. Proceedings of the 10th BRAINN Congress, 2024.
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SILVEIRA, A. C. C. ; CARMO, D. S. ; UEDA, L. H. ; FANTINATO, D. G. ; COSTA, P. D. P. ; RITTNER, L. . VITMST++: An Efficient Approach for Hyperspectral Reconstruction Using ViT. In: III International Workshop on Hyperspectral Imaging, 2024, Campinas. Proceedings of the III International Workshop on Hyperspectral Imaging, 2024.
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COELHO, E. R. ; PONTE-E-SA, T. ; SILVEIRA, A. C. C. ; COSTA, P. D. P. ; RITTNER, L. ; FANTINATO, D. G. . 3D Wavelet Transform for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion. In: III International Workshop on Hyperspectral Imaging, 2024, Campinas. Proceedings of the III International Workshop on Hyperspectral Imaging, 2024.
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PONTE-E-SA, T. ; COELHO, E. R. ; SILVEIRA, A. C. C. ; COSTA, P. D. P. ; RITTNER, L. ; FANTINATO, D. G. . A Joint Approach for Multispectral Filter Array Design and Demosaicking Based on Deep Learning Networks. In: III International Workshop on Hyperspectral Imaging, 2024, Campinas. Proceedings of the III International Workshop on Hyperspectral Imaging, 2024.
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SANTOS, G. C. I. ; NEVES, T. G. Z. ; FANTINATO, D. G. . Studies on Classification of EEG Data Using Augmentation Techniques. In: 9th BRAINN Congress (Congress of the Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology), 2023, Campinas. Anais do 9th BRAINN Congress, 2023.
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NEVES, T. G. Z. ; SANTOS, G. C. I. ; FANTINATO, D. G. . Studies on SOS-based Nonlinear Blind Source Separation Applied to EEG Deep Classifiers. In: 9th BRAINN Congress (Congress of the Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology), 2023, Campinas. Anais do 9th BRAINN Congress, 2023.
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SANTOS, L. H. ; RODRIGUES, P. L. C. ; FANTINATO, D. G. . Cross-Dataset Motor Imagery Classification with Deep Learning and Riemannian Geometry. In: 9th BRAINN Congress (Congress of the Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology), 2023, Campinas. Anais do 9th BRAINN Congress, 2023.
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GIULIANI, H. L. V. ; PAULA, P. O. ; FANTINATO, D. G. . Preliminary Study of the Forward-Forward Algorithm in EEG Classification. In: 9th BRAINN Congress (Congress of the Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology), 2023, Campinas. Anais do 9th BRAINN Congress, 2023.
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MATIAS, A. H. ; FANTINATO, D. G. . Análise Comparativa de Métodos Supervisionados para a Classificação dos Atributos Extraídos pela EEGNet. In: XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA, 2023, Campinas. Anais do XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA, 2023.
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RODRIGUES, R. B. M. L. ; FANTINATO, D. G. . Usage of an AutoEncoder to Denoise Linear and Nonlinear mixtures. In: XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA, 2023, Campinas. Anais do XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA, 2023.
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FERNANDES, A. F. S. ; FANTINATO, D. G. . Estudo Preliminar da Aplicação de Algoritmos Neuroevolutivos em Jogos Eletrônicos. In: XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA, 2023, Campinas. Anais do XV Encontro de Alunos(as) e Docentes do DCA, 2023.
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MUNIZ, L. F. ; LINTZMAYER, C. N. ; FANTINATO, D. G. . Estratégias Neuroevolutivas para Adaptação de Pesos e Topologia de Redes Neurais Artificiais. In: V Workshop do Núcleo estratégico de Universos Virtuais, Entretenimento e Mobilidade (NUVEM), 2021, Santo André, SP. Anais do V Workshop do Núcleo estratégico de Universos Virtuais, Entretenimento e Mobilidade (NUVEM), 2021.
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PAULA, P. O. ; FANTINATO, D. G. . Uso de Redes Neurais Convolucionais para Classificação de Sinais de EEG em Sistemas de Interface Cérebro-Computador. In: IV Workshop Núcleo Estratégico de Universos Virtuais, Entretenimento e Mobilidade (NUVEM), 2020, Santo André, SP. Anais do IV Workshop NUVEM, 2020.
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GIULIANI, H. L. V. ; SUYAMA, R. ; FANTINATO, D. G. . Análise Comparativa Entre os Classificadores MLP e Random Forest sob a Perspectiva de um Teste Bayesiano. In: XIV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2019, Belém. Anais do XIV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC), 2019.
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SALDANHA, J. O. ; FANTINATO, D. G. . Separação Cega de Fontes no Contexto de Misturas Não Lineares Aplicadas a Interfaces Cérebro-Computador. In: IX Encontro de Iniciação Científica/XII Simpósio de Iniciação Científica da UFABC, 2019, Santo André. Anais do IX Encontro de Iniciação Científica/XII Simpósio de Iniciação Científica da UFABC, 2019.
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CAMARGO, A. L. ; FRANCA, F. O. ; FANTINATO, D. G. . A Feedback-Based Modified Perceptron Trained with the Pseudo-Linear Regression Algorithm. In: USP International Symposium of Undergraduate Research, 2018, São Paulo. Proceedings of the SIICUSP 2018, 2018.
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HAMADA, M. ; FANTINATO, D. G. ; FRANCESQUINI, E. . Acelerando Simulações de Arquiteturas de Hardware Usando Técnicas de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. In: VIII Encontro de Iniciação Científica/XI Simpósio de Iniciiação Científica da UFABC, 2018, Santo André. Anais do XI Simpósio de Iniciiação Científica da UFABC, 2018.
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SILVEIRA, A. C. C. ; CARMO, D. S. ; UEDA, L. H. ; FANTINATO, D. G. ; COSTA, P. D. P. ; RITTNER, L. . VITMST++: EFFICIENT HYPERSPECTRAL RECONSTRUCTION THROUGH VISION TRANSFORMER-BASED SPATIAL COMPRESSION. Ieee Open Journal Of Signal Processing , 2025.
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SANTOS, L. H. ; FANTINATO, D. G. . Exploring EEG Signals as Trajectories on Riemannian Manifolds with Deep Networks. 2024. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
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BARBON, J. G. P. ; FANTINATO, D. G. . Aprendizagem Profunda com Geometria Riemanniana para Análise de Sinais de EEG. 2024. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
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FANTINATO, D. G. . Uso de Técnicas de Aprendizado Profundo no Desenvolvimento de Interfaces Cérebro-Computador. 2022. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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FANTINATO, D. G. ; BACURAU, R. ; PISANI, P. H. . Processamento de sinais aplicados em inovações: interface cérebro-computador, biometria em smartphones e navegação inercial. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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ROMANO, J. M. T. ; ATTUX, R. R. F. ; FERRARI, R. ; SUYAMA, R. ; NOSE FILHO, K. ; FANTINATO, D. G. ; COSTA, M. . Desconvolução Preditiva: Para Além do que se Previu. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
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GRILO JR., M. ; MORAES, C. P. A. ; COELHO, B. F. O. ; MASSARANDUBA, A. B. R. ; FANTINATO, D. G. ; RAMOS, R. P. ; NEVES, A. . Artifact Removal for Emotion Recognition Using Mutual Information and Epanechnikov Kernel 2022 (Preprint).
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FRANCA, F. O. ; FANTINATO, D. G. ; MIRAS, K. ; EIBEN, A. E. ; VARGAS, P. A. . EvoMan: Game-playing Competition 2019 (Preprint).
Projetos de pesquisa
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2024 - Atual
Dispositivos de Reabilitação e Assistência em Neurociência e Neurotecnologias (DReANNs), Descrição: O objetivo geral deste projeto é desenvolver tecnologias assistivas e de reabilitação voltadas apessoas com deficiências motoras e cognitivas, com foco em, mas não restrito a, pacientes deacidente vascular cerebral (AVC). As linhas de desenvolvimento são: 1) Desenvolvimento decadeira de rodas, próteses de mão, órteses de mão e pernas robóticas, sistemas protéticos comcontrole mioelétrico; 2) Desenvolvimento de aplicativos de reabilitação baseados em realidadevirtual (RV) e aumentada (RA), imersivos e não-imersivos; 3) Desenvolvimento de protocolos dereabilitação envolvendo os aplicativos de RV e RA acoplados a técnicas de neuromodulação(neurofeedback e estimulação transcraniana); 4) Desenvolvimento de interfaces homem-máquina(entre elas interfaces cérebro-máquina) e wearables utilizando técnicas avançadas deprocessamento de sinais e aprendizado de máquina, miografia de força, espectroscopia noinfravermelho próximo, eletromiografia em alta densidade e sistemas embarcados. Algunsprotótipos já estão prontos em todas as linhas citadas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Denis Gustavo Fantinato - Coordenador / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / Rafael Ferrari - Integrante / Levy Boccato - Integrante / Sarah Negreiros de Carvalho Leite - Integrante / Gabriela Castellano - Integrante.
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2023 - Atual
Técnicas de Aprendizado Profundo e de Processamento de Sinais para o Tratamento de Dados de EEG, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Denis Gustavo Fantinato - Coordenador / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / Rafael Ferrari - Integrante / Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / Levy Boccato - Integrante / Sarah Negreiros de Carvalho Leite - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2022 - Atual
BI0S - Brazilian Institute of Data Science, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Joao Marcos Travassos Romano em 09/01/2024., Descrição: O Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial - Brazilian Institute of Data Science (BI0S) tem como principal objetivo desenvolver soluções de estado da arte em ciência dos dados e inteligência artificial (IA), propondo soluções para problemas relevantes e conectando a academia, empresas, startups, a sociedade e o setor público em um ecossistema integrado de inovação. Ele vai contribuir com o desenvolvimento científico-tecnológico e social em áreas estratégicas que surgirão da interação entre todos os atores envolvidos. Ademais, o Centro vai incentivar uma cultura de empreendedorismo, visando explorar o potencial de suas propostas. Também serão promovidas ações de difusão de conhecimento, buscando atrair novos talentos do ensino médio e dos primeiros anos da faculdade, e promover cursos de extensão para profissionais. Inicialmente, o Centro focará em duas áreas estratégicas no plano nacional: Saúde (trilha focal) e Agropecuária (Agro, trilha secundária). Na Trilha Saúde, o foco de atuação do BI0S se dará no enfrentamento de problemas associados à saúde da mulher nos diversos momentos de seu ciclo de vida. Numa primeira etapa, os principais problemas que serão abordados estão relacionados à morte materna e neonatal e à mortalidade precoce de mulheres por doenças preveníveis e potencialmente curáveis, como o câncer de colo e câncer de mama. Outros problemas de interesse incluem ferramentas de IA para diagnóstico médico e para o desenvolvimento de remédios. Na trilha Agro, o objetivo principal é ampliar a disponibilidade e a qualidade de informações úteis para a tomada de decisões na agropecuária, tanto em escala local como regional, ou mesmo global, com soluções para a agricultura de precisão, e abordando também problemas tais como os impactos das mudanças climáticas. Também serão desenvolvidos métodos para otimização do uso de recursos agrícolas, a para a integração sustentável entre a indústria e o ambiente. Além das trilhas Saúde e Agro, o BI0S conta com uma trilha de Método, cujo objetivo é subsidiar as frentes de aplicação com ferramentas de IA. Finalmente, cabe destacar que a atuação em duas trilhas temáticas posiciona o BI0S como um centro capaz de abordar problemas transversais de grande interesse atual e que se encontram na fronteira entre as trilhas Saúde e Agro, como as relações entre uma determinada estratégia de cultivo e seus efeitos na saúde humana.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Denis Gustavo Fantinato - Integrante / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / Leonardo Tomazeli Duarte - Integrante / João Marcos Travassos Romano - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
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2021 - 2023
Técnicas de Aprendizado Profundo no Desenvolvimento de Sistemas de Interface Cérebro-Computador, Descrição: As interfaces cérebro-computador (BCI, do inglês Brain-Computer Interfaces) têm sido foco de grande atenção devido às suas potenciais aplicações em uma ampla gama de contextos, que vão desde tecnologias assistivas e reabilitação até dispositivos para entretenimento. Significativos avanços, como a coleta de dados a partir de métodos não invasivos por eletroencefalogramas (EEG), motivam o estudo e desenvolvimento dessa promissora interface. Entretanto, a ampla variabilidade observada nos padrões dos usuários do sistema BCI, bem como seu emprego em aplicações cada vez mais sofisticadas, tornam o uso desta interface um problema bastante desafiador. Neste sentido, o projeto de pesquisa busca utilizar métodos de aprendizado profundo para aprimorar os sistemas BCI, tornando-os mais eficientes e robustos. São seguidas duas frentes de pesquisa. A primeira delas está voltada para o processamento dos sinais de EEG através do uso de técnicas de Análise de Componentes Independentes e de mapeamentos para imagens, permitindo a eficiente extração de características. Na segunda frente, serão utilizadas redes de aprendizado profundo, bem como as redes generativas adversariais para a classificação. Tais estruturas apresentam grande potencial para o tratamento de dados com grande variabilidade, podendo ser bastante úteis no desenvolvimento de sistemas BCI.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Denis Gustavo Fantinato - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2018 - 2021
Métodos de Aprendizado de Máquina e de Separação Cega de Fontes Aplicados em Interfaces Cérebro-Computador, Descrição: Estudo e desenvolvimento de interfaces cérebro-computador (BCI, do inglês Brain-Computer Interfaces) a partir do emprego de métodos de aprendizado de máquina e de separação cega de fontes (no contexto não linear) para aprimorar os sistemas BCI, tornando-o mais eficiente e robusto. Implementação através de sistemas embarcados para controle de dispositivos para tecnologias assistivas, reabilitação e entretenimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Denis Gustavo Fantinato - Coordenador / Romis Ribeiro de Faissol Attux - Integrante / Ricardo Suyama - Integrante.
Prêmios
2024
3nd Place Winner - "Vision Transformer MST++: Efficient Hyperspectral Skin Reconstruction", Grand Challenge on Hyperspectral Skin Vision, IEEE ICASSP 2024., IEEE ICASSP 2024.
2024
Menção Honrosa pelo trabalho "Hyperspectral and Multispectral Image Fusion Using 3D Wavelet Transforms", Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) 2024.
2024
Melhor trabalho no III International Workshop on Hyperspectral Imaging - VITMST++: An Efficient Approach for Hyperspectral Reconstruction Using ViT, III International Workshop on Hyperspectral Imaging.
2021
2nd Best Paper Award - "Gráficos de Recorrência para Classificação de Sinais de EEG Usando Aprendizado Profundo", VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde.
2021
Mérito de reconhecimento pelo desenvolvimento e registro da tecnologia ?gthbmining.rc?, InovaUFABC.
2021
Menção Honrosa em Projeto de Iniciação Científica, XI Encontro de Iniciação Científica (UFABC e USCS).
2019
Menção Honrosa pelo Projeto de Iniciação Científica, IX Encontro de Iniciação Científica da UFABC e USCS.
2018
2nd Best Paper Award, IX Workshop of Robotics in Education.
2015
Votos de Congratulações: Best Paper Award - IEEE SSCI 2014, Conselho Universitário - UNICAMP.
2014
Best Paper Award, IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI), Orlando, EUA.
Histórico profissional
Endereço profissional
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Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP. , Avenida Albert Einstein, 400, Cidade Universitária, 13083852 - Campinas, SP - Brasil, Telefone: (19) 35213773
Experiência profissional
2024 - Atual
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Doutor II - MS-3.2, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2022 - 2024
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Doutor I - MS-3.1, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2015 - 2015
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente - Grupo B, Carga horária: 8
Outras informações:
Programa de Estágio Docente, grupo B, na disciplina
Geometria Analítica e Álgebra Linear
2012 - 2012
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Estágio / Bolsista, Enquadramento Funcional: Programa de Estágio Docente - Grupo C, Carga horária: 8
Outras informações:
Programa de Estágio Docente, Grupo C, na disciplina
Fundamentos da Física Moderna
2009 - 2010
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 12
Outras informações:
Aprendizado de Máquina Baseado na Teoria de Informação
O crescente interesse por aplicações de processamento de sinais trouxeram a perspectiva de estabelecer metodologias de filtragem baseada em teoria de informação. A idéia, nesse caso, é buscar o máximo aproveitamento da informação contida nos sinais de que se dispõe, em contraste, por exemplo, com metodologias baseadas exclusivamente em estatísticas de segunda ordem.
Foram avaliados, no âmbito da filtragem supervisionada, métodos baseados em grandezas como a entropia do erro em contraposição aos métodos clássicos baseados no erro quadrático médio através da comparação de diversas estatísticas, como a divergência de Kullback-Leibler entre os sinais de erro resultantes. No caso de filtragem não-supervisionada, foi dada ênfase a uma análise de critérios de equalização baseados na correntropia, entropia quadrática de Renyi e distância quadrática entre pdf?s e à perspectiva de encontrar a melhor direção de adaptação o algoritmo do módulo constante para lidar com informação temporal da fonte que se busca recuperar.
2008 - 2009
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 12
Outras informações:
Um Estudo sobre Técnicas de Equalização Não-Supervisionada
Estudo teórico envolvendo sinais e sistemas, elementos de processos estocásticos, filtragem adaptativa supervisionada e filtragem adaptativa não-supervisionada, com particular ênfase no problema de equalização.
Implementação e a análise comparativa de diferentes técnicas supervisionadas e não-supervisionadas em contextos de representativos de desconvolução, de modo que seja possível estabelecer uma visão detalhada do potencial de aplicação e das limitações de cada uma das ferramentas.
Investigar a possibilidade de propor esquemas de inicialização que sejam capazes de favorecer a convergência para o melhor ou para os melhores ótimos de algoritmos cegos (particularmente o CMA).
2007 - 2008
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Iniciação Científica, Enquadramento Funcional: Treinamento, Carga horária: 12
Outras informações:
Iniciação Científica e Treinamento para Projetista de Circuitos Integrados através do Projeto BrazilIP ? Consórcio para a Formação de Talentos Humanos na Concepção e Projeto de Sistemas Digitais e Propriedade Intelectual (IP).
2007 - 2007
Universidade Estadual de CampinasVínculo: Bolsista PAD, Enquadramento Funcional: Auxiliar Didático, Carga horária: 12
Outras informações:
Auxiliar Didático da disciplina de Laboratório de Circuitos Lógicos - EA773.
Atividades
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06/2023
Direção e administração, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP.,Cargo ou função, Representante Docente MS-3 na Congregação da FEEC.
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08/2024 - 12/2024
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, EA869 Introdução a Sistemas de Computação Digital
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02/2024 - 07/2024
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, EA772 Circuitos Lógicos
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02/2024 - 07/2024
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, IA368 Tópicos em Engenharia de Computação V Tema: Aprendizado por Reforço
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08/2023 - 12/2023
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Laboratório de Programação Básica de Sistemas Digitais
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02/2023 - 07/2023
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Circuitos Lógicos
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02/2023 - 07/2023
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Tópicos em Engenharia de Computação - Aprendizado Supervisionado e por Reforço
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08/2022 - 12/2022
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Laboratório de Programação Básica de Sistemas Digitais
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06/2007 - 07/2008
Treinamentos ministrados , Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP.,Treinamentos ministrados, Treinamento e Implementacao de um IP
2018 - 2022
Universidade Federal do ABCVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
2017 - 2018
Universidade Federal do ABCVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador Doutor Colaborador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
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04/2021 - 08/2022
Direção e administração, Centro de Matemática, Computação e Cognição.,Cargo ou função, Representante Docente Titular do Colegiado da Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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12/2020 - 08/2022
Direção e administração, Centro de Matemática, Computação e Cognição.,Cargo ou função, Vice-coordenador de Estágio.
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06/2020 - 08/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Matemática, Computação e Cognição.,Cargo ou função, Representante da Comissão de Pesquisa.
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02/2018 - 08/2022
Pesquisa e desenvolvimento, Centro de Matemática, Computação e Cognição.,Linhas de pesquisa
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02/2018 - 08/2022
Pesquisa e desenvolvimento, Centro de Matemática, Computação e Cognição.,Linhas de pesquisa
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05/2021 - 08/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Inteligência Artificial
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05/2021 - 08/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Digitais
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09/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, IInteligência Artificial, Sistemas Digitais
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09/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Digitais
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09/2020 - 12/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Inteligência Artificial
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02/2020 - 05/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Circuitos Digitais
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02/2020 - 05/2020
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Inteligência Artificial
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09/2019 - 12/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Inteligência Artificial
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05/2019 - 08/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Digitais, Bases Computacionais da Ciência
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05/2019 - 08/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Mineração de Dados
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02/2019 - 04/2019
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Circuitos Digitais
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09/2018 - 12/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Inteligência Artificial
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06/2018 - 08/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Digitais, Bases Computacionais da Ciência
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02/2018 - 05/2018
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Circuitos Digitais
2011 - 2012
Idea Sistemas EletrônicosVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Engenheiro - Processamento de Sinais, Carga horária: 30
Outras informações:
Telecomunicações - Processamento de Sinais, no ramo de Sistemas Digitais. Desenvolvimento e verificação do Demodulador do Padrão Brasileiro de Televisão Digital ISDB-T.
2010 - 2011
Idea Sistemas EletrônicosVínculo: Estagio, Enquadramento Funcional: Estágio Engenheiro - Processamento de Sinais, Carga horária: 30
Outras informações:
Estágio em Telecomunicações - Processamento de Sinais, no ramo de Sistemas Digitais. Desenvolvimento e verificação do Demodulador do Padrão Brasileiro de Televisão Digital ISDB-T.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Denis Gustavo Fantinato e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Confirma a exclusão?