João Victor Campos Moraes
Formado em Engenharia mecânica pela Universidade Federal de Pernambuco. Participei do programa de intercâmbio Ciência sem Fronteiras por 1 ano (Reino Unido), uma experiência acadêmica e cultural marcante.
Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco. Minha área de pesquisa é Inteligência Artificial, com ênfase em Aprendizagem de Máquina.
Pesquisador em projetos de P&D na In Forma Software, empresa de tecnologia da informação para a gestão integrada de ativos no setor elétrico.
Informações coletadas do Lattes em 31/07/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Mestrado em Ciências da Computação
2018 - 2020
Universidade Federal de Pernambuco
Título: Gamma-IRT: An Item Response Theory Model for Evaluating Regression Algorithms, Ano de Obtenção: 2021
Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio.Coorientador: Telmo de Menezes e Silva Filho. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco, FACEPE, Brasil.
Graduação em Engenharia Mecânica
2011 - 2017
Universidade Federal de Pernambuco
Título: Desenvolvimento de aplicativo Android para controle e monitoramento de robô móvel
Orientador: Arianna Z. Olivera
com Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Machine Learning.
Participação em eventos
III Congreso Regional de Ingenieria de Sistemas. Modelo de Ranking Basado en NLP para la Similitud de Documentos. 2023. (Congresso).
Participação em bancas
ARAUJO, M. C.; MELO, I. V.; SILVA, N. S. B.;MORAES, J. V. C.. APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DE DEMANDA NA INDÚSTRIA DE CIMENTO,. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Pernambuco.
Produções bibliográficas
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OLIVEIRA, CHAINA S. ; MORAES, JOÃO V.C. ; FILHO, TELMO SILVA ; PRUDÊNCIO, RICARDO B.C. . A two-level Item Response Theory model to evaluate speech synthesis and recognition. SPEECH COMMUNICATION , v. 137, p. 19-34, 2022.
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MORAES, JOÃO V.C. ; REINALDO, JÉSSICA T.S. ; FERREIRA-JUNIOR, MANUEL ; FILHO, TELMO SILVA ; PRUDÊNCIO, RICARDO B.C. . Evaluating regression algorithms at the instance level using item response theory. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 240, p. 108076, 2022.
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MORAES, JOAO V. C. ; REINALDO, JESSICA T. S. ; PRUDENCIO, RICARDO B. C. ; SILVA FILHO, TELMO M. . Item Response Theory for Evaluating Regression Algorithms. In: 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020, Glasgow. 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2020. p. 1.
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BRITO, M. P. L. ; MELO, R. J. G. ; SOUZA, J. W. L. ; MORAES, J. V. C. . LIMPEZA DE EQUIPAMENTOS DE PROCESSO NO REFINO DE PETRÓLEO (ESTADO DA ARTE). In: Rio Oil & Gas, 2014, Rio de Janeiro. Rio Oil & Gas 2014, 2014.
Projetos de pesquisa
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2018 - 2021
Gamma-IRT : an item response theory model for evaluating regression algorithms, Descrição: Pesquisa vinculada ao Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC), da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Projeto de pesquisa de Mestrado. Este projeto de pesquisa tem como professor orientador Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio e coorientador Telmo Menezes de Silva FIlho. Nesta dissertação propomos o modelo #915;-IRT, especialmente concebido para lidar com respostas positivas ilimitadas, que modelamos usando uma distribuição Gama, parametrizada de acordo com a habilidade do respondente e parâmetros de dificuldade e discriminação do item.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: João Victor Campos Moraes - Coordenador / PRUDENCIO, RICARDO B. C. - Integrante / FILHO, TELMO SILVA - Integrante.
Histórico profissional
Experiência profissional
2020 - 2020
In Forma softwareVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Cientista de Dados, Carga horária: 40
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