Projetos de Mestrado Oferecidos na Seleção da Turma 2026.1

Os projetos estão sendo atualizados. Acompanhe as próximas atualizações.

Bruno José Torres Fernandes (Lattes):

1. PPGEC_MSC_2026_1_BJTF_01 (ARQUIVO)
   • Título: Otimizadores Profundos no Aprendizado Federado Local
2. PPGEC_MSC_2026_1_BJTF_02 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Ícaro Lins Leitão da Cunha (Lattes)
   • Título: Aprendizado Federado para Renderização Neural em Dispositivos de Realidade Virtual

Byron Leite Dantas Bezerra (Lattes):

1. PPGEC_MSC_2026_1_BLDB_01 (ARQUIVO)
   • Título: Uso de Large Language Models para rotulação de bases de dados para treinamento supervisionado de modelos em tarefas de extração de entidades e relações em documentos

Carmelo Bastos Filho (Lattes):

1. PPGEC_MSC_2026_1_CJABF_01 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Rodrigo de Paula Monteiro (Lattes)
   • Título: Análise de características cruzadas de múltiplos sensores para detecção de falhas em dispositivos industriais

Diego Marconi Pinheiro Ferreira Silva (Lattes):

1. PPGEC_MSC_2026_1_DMPS_01 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Carlo Marcelo Revoredo da Silva (Lattes)
   • Título: Uncovering Algorithmic Fairness in Deep Learning–Based Imputation of Multivariate Clinical Time Series
2. PPGEC_MSC_2026_1_DMPS_02 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho (Lattes)
   • Título: Towards Robust Out-of-Distribution Generalization for Deep Neural Networks with Tailored Data Regularization
3. PPGEC_MSC_2026_1_DMPS_03 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho (Lattes)
   • Título: Improving Multivariate Time Series Anomaly Detection with Novel Datasets and Representation Learning

Dimas Cassimiro do Nascimento Filho (Lattes):

1. PPGEC_MSC_2026_1_DCMS_01 (ARQUIVO)
   • Título: Análise e Descoberta de Padrões em Dados Abertos na Área da Saúde

Domingos Sávio de Oliveira Santos Júnior (Lattes):


1. PPGEC_MSC_2026_1_DSOSJ_01 (ARQUIVO)
   • Título: Previsão de Séries Temporais utilizando combinação de modelos

Gustavo Rau de Almeida Callou (Lattes):


1. PPGEC_MSC_2026_1_GRAC_01 (ARQUIVO)
   • Título: Investigações Financeiras com Grafos e IA: Um Estudo Aplicado à Lavagem de Dinheiro

José Paulo G. de Oliveira (Lattes):


1. PPGEC_MSC_2026_1_JPGO_01 (ARQUIVO)
   • Título: Aplicação de Aprendizado de Máquina e Processamento de Sinais Aplicados em Computação Musical

Mariana Maia Peixoto (Lattes):


1. PPGEC_MSC_2026_1_MMP_01 (ARQUIVO)
   • Título: Modelo de Maturidade Organizacional para Progressão e Retenção de Mulheres na Engenharia de Software

Hemir da Cunha Santiago (Lattes):

1. PPGEC_MSC_2026_1_HCS_01 (ARQUIVO)
   • Título: Reconhecimento automático de emoções para sistemas de vigilância inteligente

Projetos de Doutorado Oferecidos na Seleção da Turma 2026.1

Os projetos estão sendo atualizados. Acompanhe as próximas atualizações.

Bruno José Torres Fernandes (Lattes):

1. PPGEC_DOC_2026_1_BJTF_01 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Alexander Fabisch (Google Scholar)
   • Título: Aprendizado Federado Aninhado para Adaptação Contínua de Anomalias

Byron Leite Dantas Bezerra (Lattes):

1. PPGEC_DOC_2026_1_BLDB_01 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Arthur Flor de Sousa Neto (Lattes)
   • Título: Síntese de Escrita Manual para Treinamento de Modelos de Reconhecimento de Texto em Documentos Manuscritos
2. PPGEC_DOC_2026_1_BLDB_02 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Cleber Zanchettin (Lattes)
   • Título: Extração de Entidades e Relacionamentos em Documentos Tabulares e de Contexto Longo

Carlo Marcelo Revoredo da Silva (Lattes)

1. PPGEC_DOC_2026_1_CMRS_01 (ARQUIVO)
   • Título: Um Framework de IA Aumentada com Conformidade Inclusiva para Suporte Sensório-Pedagógico a Estudantes com TEA na Educação Básica

Dimas Cassimiro do Nascimento Filho (Lattes):

1. PPGEC_DOC_2026_1_DCMS_01 (ARQUIVO)
   • Coorientador: Bruno Costa e Silva Nogueira (Lattes)
   • Título: Leveraging Multi-Objective Optimization and Explainable AI for Fair Decision-Making Systems

O Programa de Pós-graduação em Engenharia de Computação (PPGEC) da Universidade de Pernambuco tem o prazer de anunciar o início do processo de credenciamento para a seleção e integração de novos membros ao corpo docente do Programa.

Os candidatos interessados em integrar o nosso corpo docente devem consultar o documento de divulgação, que está disponível ao final deste comunicado. Este documento contém informações detalhadas sobre os requisitos, as etapas do processo de credenciamento e os critérios de seleção.

Datas importantes:

• 19 de Novembro de 2025 a 07 de Dezembro de 2025 - Inscrição Online
• 08 de Dezembro de 2025 - Homologação das Inscrições
• 10 de Dezembro de 2025 - Relação dos candidatos aptos a etapa de Entrevista
• 11 e 12 de Dezembro de 2025 - Entrevistas
• 13 de Dezembro de 2025 - Resultado Parcial
• 22 de Dezembro de 2025 - Resultado Final, pós-recursos
Para mais informações e para acessar o documento completo, por favor, consulte a seção de anexos ao final do texto. Estamos à disposição para esclarecer quaisquer dúvidas e fornecer o suporte necessário durante o processo.

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