Fidélis Zanetti de Castro

Formação complementar

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Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI ; VALLE, MARCOS EDUARDO . A broad class of discrete-time hypercomplex-valued Hopfield neural networks. NEURAL NETWORKS , v. 122, p. 54-67, 2020.

• VALLE, MARCOS EDUARDO ; DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI . On the Dynamics of Hopfield Neural Networks on Unit Quaternions. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems , v. 29, p. 2464-2471, 2018.

• CASTRO, F. Z. de . Cálculo II. 2. ed. Vitória-ES: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do ES, 2014. v. 500. 197p .

• CASTRO, F. Z. de . Cálculo I. 1. ed. Vitória-ES: INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO ESPÍRITO SANTO, 2012. v. 400. 135p .

• CASTRO, F. Z. de . Cálculo II. 1. ed. Vitória-ES: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo, 2009. v. 500. 165p .

• LUBE, I. G. ; Almeida, Gustavo Maia de ; DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI . Análise de Técnicas de Aprendizagem de Máquina Aplicadas à Classificação de Grãos de Café. In: Milson dos Santos Barbosa. (Org.). Ciências exatas e da terra: Conhecimentos didático-pedagógicos e o ensino-aprendizagem. 1ed.Ponta Grossa: Atena, 2022, v. 1, p. 83-93.

• PEREIRA, MAYKE WILLIANS CHRISTO ; PAIXÃO, THIAGO MEIRELES ; CASTRO, FIDELIS ZANETTI DE . Pré-diagnóstico de câncer de mama usando imagens histopatológicas com pré-processamento morfológico por meio de algoritmos clássicos e redes neurais profundas. In: Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images, 2023, Brasil. Anais Estendidos da XXXVI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBRAPI Estendido 2023). p. 156-159.

• NETO, M de O. ; CASTRO, F. Z. de ; PEREIRA, F. G. . Monitoring CNC Milling Sounds by Using MFCC?s and Convolutional Neural Networks. In: 10th International Conference on Advanced Technologies, 2022, Van. International Conference on Advanced Technologies. Van: PLUSBASE AKADEMİ PUBLISHING, 2022. v. 1. p. 337-340.

• DEGASPERI, M.M. ; CAVALIERI, D. C. ; CASTRO, F. Z. de . Identification of Text Relevance in Service Desk Systems using Machine Learning Classifiers. In: XLIII Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2022, Foz do Iguaçú. Proceedings of the Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering. Belo Horizonte: ABMEC, 2022. v. 1.

• FABIO BERMUDES CABRAL ; BRUNO CARDOSO COUTINHO ; FIDELIS ZANETTI DE CASTRO ; MATEUS BARCELLOS COSTA . Interações Automatizadas para Apoio à Modelagem de Processos de Negócio. In: XV Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2021, Online. Campinas/SP: Sociedade Brasileira de Automática, 2022. v. 1.

• DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI ; VALLE, MARCOS EDUARDO . Continuous-Valued Octonionic Hopfield Neural Network. In: CNMAC 2017 XXXVII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, São José dos Campos, 2018.

• CASTRO, FIDELIS ZANETTI DE ; VALLE, MARCOS EDUARDO . Some Remarks on the Stability of Discrete-Time Complex-Valued Multistate Hopfield Neural Networks. In: CNMAC 2018 XXXVIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, Campinas. São Carlos/SP: SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional, 2018. v. 6.

• DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI ; VALLE, MARCOS EDUARDO . Continuous-Valued Quaternionic Hopfield Neural Network for Image Retrieval: A Color Space Study. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 186-191.

• VALLE, MARCOS EDUARDO ; DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI . Theoretical and computational aspects of quaternionic multivalued Hopfield neural networks. In: 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016, Vancouver. 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 4418-4425.

• DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI . Classificação de amostras de pimenta rosa usando Inteligência Computacional. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• DE CASTRO, FIDELIS ZANETTI . Qualidade produtiva da pimenta rosa usando Inteligência Computacional. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• CASTRO, F. Z. de . Redes Neurais de Hopfield Hipercomplexas. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• CASTRO, F. Z. de ; ZUBEN, F. J. V. . Uso da estratégia ensemble para predição de casos de dengue na cidade de São Paulo. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CASTRO, F. Z. de . Redes Neurais Artificiais e Aplicações. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• CASTRO, F. Z. de . Memórias associativas via redes de Hopfield quaterniônicas. 2015. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• CASTRO, F. Z. de . O Universo da Matemática. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Education Modernization Brazil, Colombia, Europe - the new era of digital higher education cooperation - EMBRACE, Descrição: EMBRACE project responds to the Latin American partners' needs to develop and implement institutional reforms by offering a strong input in higher education modernization. Education is seen as means to respond to both regional and global challenges. The projects main objectives are to 1) Develop HEI teachers? digital and pedagogical competence to plan, implement and assess student-centred and competence-based online education; 2) Support educational management in managing impactful pedagogical change and organisation of the innovative learning ecosystem with all the relevant stakeholders; 3) Build innovative collaboration between HEIs and work life/society partners resulting in stronger learning ecosystem and more robust economic and social development. The project supports teachers? (25) professional development by organizing joint online learning modules, badge-driven competence development process, MOOC (300 teachers), open access learning materials and guidelines. Educational managers (15) define guidelines for teachers? digital and pedagogical competence development and assess sustaining educational change and project goal achievement in the learning ecosystem of HEIs and their industry partners. Project creates, in co-creation with different stakeholders (students, teachers, managers, minimum of 10 industry and society partners), transferable models for innovative education-industry collaboration. Over 250 students in 5 Latin American HEIs will participate in new pedagogical practises during the project timeline gaining relevant competences and concrete experience with the world of work. The EMBRACE project result is modern and resilient HEIs in Latin America with capacity to utilize digitalization for creating inclusive and student-centered learning experiences. New co-creation models involve variety of different stakeholders and contribute towards robust and sustainable learning ecosystems.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Integrante / Marize Passos - Coordenador / Vanessa Battestin - Integrante / Juliana Cristina de Andrade - Integrante / Nágila de Fátima Rabelo Moraes - Integrante / Aline Pinto Amorim - Integrante / HENARA SIMÕES COLA HOLZ - Integrante / Rodrigo Varejao Andreao - Integrante / Igor Carlos Pulini - Integrante / Luis Carlos Loss Lopes - Integrante / Mariella Berger Andrade - Integrante / Marcelo Queiroz Schimidt - Integrante / Lodovico Ortlieb Faria - Integrante / André Romero da Silva - Integrante., Financiador(es): EU programme for education, training, youth and sport - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Sistema de recomendação baseado em Inteligência Computacional para manejo de culturas de morango infestadas por ácaros-rajados, Descrição: Este projeto de pesquisa aplicada tem como objetivo criar um sistema de recomendação de boas práticas em cultivos de morango no que se refere ao manejo de infestações por ácaros rajados (Tetranychus urticae). Tal sistema de recomendação operará utilizando uma rede neural artificial profunda que analisa e extrai informações de fotos de folíolos. A região de Santa Maria de Jetibá, ES, onde o projeto será implementado, é a principal produtora de morangos do ES, contando com centenas de agricultores, praticamente todos de base familiar. Nos últimos anos, a cultura do morango tem se expandido significativamente na região. Entretanto, infestações por ácaros rajados pode gerar prejuízos de até 20 nos lucros anuais dos agricultores, segundo informações do Incaper. Diante desse cenário, a proposta do projeto é desenvolver um sistema de caráter inovativo que possa auxiliar os agricultores na identificação e no controle dessas infestações. Para isso, será utilizada uma rede neural do tipo YOLO (You Only Look Once), treinada, validada e testada com imagens de folíolos de morangueiros saudáveis e infestados de diversas regiões do mundo e, em particular, da região do nosso lócus de pesquisa. A rede neural será capaz de identificar infestações em diferentes intensidades. Com base nos resultados obtidos pela rede neural, o sistema de recomendação sugerirá ações de controle, como o uso de produtos químicos, fitoterápicos ou controle biológico por meio de ácaros predadores.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Sávio da Silva Berilli - Integrante / Victorio Albani de Carvalho - Integrante / Wilsiman Santos Evangelista Silva - Integrante / Victor Dias Pirovani - Integrante / Marcos Vinicius Souza dos Santos - Integrante / Bruno da Fonseca Chevitarese - Integrante / Maria Eduarda Pinheiro Castiglioni - Integrante., Financiador(es): Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo - Bolsa.

• 2021 - 2022

  Pink Pepper Qualifier: Determinação da qualidade produtiva dos frutos da Aroeira (Schinus terebinthifolius Raddi) usando Inteligência Computacional, Descrição: A finalidade deste projeto foi desenvolver uma aplicação em formato mobile para determinação de níveis de qualidade produtiva da pimenta rosa, fruto da Aroeira, usando técnicas avançadas de segmentação de instâncias de imagens. As imagens foram capturadas por smartphones e rotuladas manualmente por um corpo técnico composto por uma bióloga, um engenheiro agronômico e um grupo de estudantes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (9) / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Moisés Savedra Omena - Integrante / Adilson Ribeiro Prado - Integrante / Daniel Cruz Cavalieri - Integrante / . Carlos Lins Borges Azevedo - Integrante / Fabiano Borges Ruy - Integrante / Evandro Chaves de Oliveira - Integrante / Fabiana Gomes Ruas - Integrante.

• 2021 - 2022

  Análise de opiniões em Tweets sobre a Pandemia COVID-19, Descrição: Um dos desafios da área de pesquisa Processamento da Linguagem Natural é fornecer ao computador ferramentas que o possibilitem, num certo sentido, "compreender" a linguagem humana e extrair dela informações que permitam tomadas de decisões inteligentes. Em particular, a subárea de pesquisa Análise de Opiniões visa a extração e a análise das polaridades e sentimentos presentes em sentenças linguísticas concebidas em linguagem natural. Neste projeto de pesquisa, estudaremos, implementaremos e aplicaremos técnicas de processamento da linguagem natural visando análise de sentimentos das opiniões de usuários da rede social Twitter sobre a pandemia Covid-19, provocada e disseminada recentemente pelo vírus SARS-CoV-2. Este projeto foi finaciado parcialmente pelo Instituto Federal do ES e permitiu o desenvolvimento e a conclusão de três planos de trabalho, a saber: "Aplicação do Algoritmo Randon Forest à Análise de Sentimentos em Tweets sobre a Pandemia COVID-19", "Extração de informação de Tweets sobre a pandemia COVID-19 usando técnicas de clusterização" e "Aplicação do Algoritmo Naive-Bayes à Análise de Sentimentos em Tweets sobre a Pandemia COVID-19".. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Mateus Conrad Barcellos da Costa - Integrante / Daniel Cruz Cavalieri - Integrante / . Carlos Lins Borges Azevedo - Integrante / Fabiano Borges Ruy - Integrante., Financiador(es): Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo - Bolsa.

• 2020 - 2021

  Análise de Sentimentos em Tweets sobre a Pandemia COVID-19, Descrição: Um dos desafios da área de pesquisa Processamento da Linguagem Natural é fornecer ao computador ferramentas que o possibilitem, num certo sentido, compreender a linguagem humana e extrair dela informações que permitam tomadas de decisão inteligentes. Em particular, a subárea de pesquisa Análise de Sentimentos visa a extração e a análise, por parte do computador, das polaridades e sentimentos presentes em sentenças linguísticas concebidas em linguagem natural. Neste projeto de pesquisa, estudaremos, implementaremos e aplicaremos técnicas de processamento da linguagem natural visando análise de sentimentos das opiniões de usuários da rede social Twitter acerca da pandemia Covid-19, provocada e disseminada recentemente pelo coronavírus.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Daniel Cruz Cavalieri - Integrante / . Carlos Lins Borges Azevedo - Integrante / Fabiano Borges Ruy - Integrante., Financiador(es): Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo - Bolsa.

• 2020 - Atual

  Aplicações de redes neurais profundas usando números hipercomplexos, Descrição: Redes neurais artificiais são modelos matemáticos inspirados na capacidade do cérebro humano de resolver problemas de modo não-linear, paralelo e distribuído. Nas últimas duas décadas ganharam destaque as redes neurais baseadas em aprendizado profundo ? as quais, por simplicidade, denominaremos redes profundas ?, cujas arquiteturas topológicas são dadas por meio de conexões sinápticas distribuídas ao longo de inúmeras camadas interconectadas. Em particular, as redes neurais profundas baseadas em convoluções, como as siamesas e as do tipo U-Net, têm estabelecido o estado da arte na resolução de alguns problemas abstratos das Ciências Aplicadas. Neste projeto de pesquisa investigaremos generalizações das redes neurais siamesas e do tipo U-Net usando números hipercomplexos ? os quais incluem números complexos, quatérnios e números hiperbólicos como instâncias particulares. A utilização de números hipercomplexos visa compactação de informação e o efetivo aumento de desempenho dos modelos supramencionados. Além da concepção das generalizações das redes em espaços hipercomplexos, as aplicaremos à resolução de problemas das áreas de análise de imagens e de análise de sentimentos em textos humanos escritos em redes sociais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Daniel Cruz Cavalieri - Integrante / . Carlos Lins Borges Azevedo - Integrante / Fabiano Borges Ruy - Integrante.

• 2019 - 2020

  Redes de Hopfield aplicadas a reconstrução de imagens, Descrição: O projeto visa estudar a capacidade de armazenamento e a tolerância a ruído da rede bipolar de Hopfield operando como memória (auto)associativa para armazenamento e recuperação de imagens binárias. A síntese dos pesos sinápticos se dá de duas formas: usando o aprendizado de Hebb e o armazenamento por projeção.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Jennifer de Castro Gonçalves - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2018 - 2019

  Um Ferramental para Tratamento Simbólico de Dados de Séries Temporais Aplicado ao Estudo de Itinerários Acadêmicos, Descrição: O presente projeto propõe o desenvolvimento de pesquisa aplicada voltada para a construção de ferramentas para processamento e análise de dados acadêmicos. Os dados em questão caracterizam-se por serem temporalmente organizados e representarem um conjunto de ações distribuídas no tempo e que possuem relações de interdependência entre si. Dentre os objetivos da pesquisa estão a identificação e a caracterização de estruturas complexas denominadas itinerários acadêmicos, bem como a análise dessas estruturas sob a luz de uma ferramental matemático de séries temporais aplicadas a sequências de dados simbólicos. Por meio da identificação, caracterização e análise dessas estruturas será possível subsidiar a construção de ferramentas de apoio a tomadas de decisão relativas a atividades de gestão acadêmica, como definição de grades curriculares e alocação de disciplinas, quanto a tomadas de decisão por parte do estudante, ao escolher dentre um conjunto de opções disponíveis no seu percurso acadêmico.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Mateus Conrad Barcellos da Costa - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2021 - Atual

  Pink Pepper Qualifier: Determinação da qualidade produtiva dos frutos da Aroeira (Schinus terebinthifolius Raddi) usando Inteligência Computacional, Descrição: O projeto intitulado ?Pink Pepper Qualifier: Determinação da qualidade produtiva dos frutos da Aroeira (Schinus terebinthifolius Raddi) usando Inteligência Computacional? visa desenvolver um sistema inteligente para determinar a qualidade produtiva da pimenta rosa baseado na implementação, treinamento, teste e validação de redes neurais profundas voltadas para a tarefa de segmentação de imagens por instâncias. Imagens NIR (Near Infrared), obtidas in loco de plantio por meio de sobrevoo por drone equipado com uma câmera específica, servirão para determinação de regiões de interesse usando-se cálculo de índices de vegetação saudável. Frutos coletados das regiões de interesse fornecerão dados biofísicos e dados químicos, obtidos por análise de campo e laboratorial. As imagens e demais parâmetros formarão um dataset para treinamento dos modelos de redes neurais, as quais fornecerão resultados que serão validados do ponto de vista da plausibilidade biológica por um especialista da área. Por fim, sistemas em versão Web e Mobile propiciarão aos seus usuários obter acesso ao nível de qualidade dos seus frutos por meio da captura de fotos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (2) Graduação: (11) . , Integrantes: Fidelis Zanetti de Castro - Coordenador / Moisés Savedra Omena - Integrante / Adilson Ribeiro Prado - Integrante / Daniel Cruz Cavalieri - Integrante / . Carlos Lins Borges Azevedo - Integrante / Fabiano Borges Ruy - Integrante / Evandro Chaves de Oliveira - Integrante / Fabiana Gomes Ruas - Integrante., Financiador(es): Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo - Outra.

Prêmios