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Projetos de Mestrado Oferecidos na Seleção da Turma 2020.2

Bruno Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_BJTF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Uma proposta baseada em Representação TextualSimplificada para minimizar ataques de Phishing
  2. PPGEC_MSC_2020_2_BJTF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Inspeção em linha de produção automotiva utilizando visão computacional e deep learning

Byron Bezerra (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_BLDB_01 (ARQUIVO)
    • Título: Validação de assinaturas manuscritas em documentos de identificação através de técnicas de grafometria e Machine Learning

Carmelo Bastos Filho (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_CJABF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Diagnóstico do câncer assistido por inteligência artificial aplicada à patologia digital
  2. PPGEC_MSC_2020_2_CJABF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Aplicação de Aprendizagem de Máquina para análise de associações de Polimorfismos Genéticos em Processos de Metástases em Pacientes Infanto-Juvenis com Linfoma De Burkitt

Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_CMOR_01 (ARQUIVO)
    • Título: Um Modelo Inteligente para Previsão de Eventos em Processos Judiciais
  2. PPGEC_MSC_2020_2_CMOR_02 (ARQUIVO)
    • Título: Utilizando Padrões da Web Semântica com Estratégias de Mineração de Dados para Simulação de Ações Judiciais

Denis Silva da Silveira (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_DSS_01 (ARQUIVO)
    • Título: Avaliação da Eficácia Cognitiva dos Modelos de Processos de Negócio
  2. PPGEC_MSC_2020_2_DSS_02 (ARQUIVO)
    • Título: Uma Abordagem Baseada em Tecnologia 3D para Apoias à Compreensão de Modelos BPMN

Fernando Buarque (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_FBLN_01 (ARQUIVO)
    • Título: Monitoramento de Despesas utilizando Inteligência Computacional e Semiótica Computacional–Uma Ferramentapara Órgãos Estaduais de Controle
  2. PPGEC_MSC_2020_2_FBLN_02 (ARQUIVO)
    • Título: Monitoramento de Despesas utilizando Inteligência Computacional e Semiótica Computacional–Uma Metodologia para Órgãos Estaduais de Controle

João Fausto Lorenzato de Oliveira (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_JFLO_01 (ARQUIVO)
    • Título: Sistemas Híbridos Baseados em Decomposição para Previsão de Séries Temporais
  2. PPGEC_MSC_2020_2_JFLO_02 (ARQUIVO)
    • Título: Sistemas híbridos sequenciais para previsão de séries temporais utilizando Combinação por Aprendizagem Local

Pablo Barros (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_PVAB_01 (ARQUIVO)
    • Título: Reconhecimento de emoções de forma contínua e online
  2. PPGEC_MSC_2020_2_PVAB_02 (ARQUIVO)
    • Título: Desenvolvendo um carro de corrida autônomo

Patricia Endo (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_PTE_01 (ARQUIVO)
    • Título: Utilizando modelos de aprendizado de máquina para auxiliar o diagnóstico clínico de arboviroses

Roberta Fagundes (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_RAAF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Mineração de Dados Educacionais utilizando Modelos de Regressão para Dados Abertos

Sérgio Murilo Maciel Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2020_2_SMMF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Sistema de automação baseado em IoT e Redes Neurais com reconhecimento de voz e de comandos em ambientes ruidosos
  2. PPGEC_MSC_2020_2_SMMF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Análise de Imagens Médicas por meio de Técnicas de Inteligência Computacional

Projetos de Doutorado Oferecidos na Seleção da Turma 2020.2

Bruno Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_BJTF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Percebendo, Entendendo e Exibindo Empatia com Robôs Sociais

Carmelo Bastos Filho (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_CJABF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Desenvolvimento de modelos computacionais baseados em medicina de rede na caracterização de pacientes, doenças, e sistemas de saúde e na criação de tratamentos e intervenções.

Denis Silva da Silveira (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_DSS_01 (ARQUIVO)
    • Título: Uma infraestrutura para o Desenvolvimento e Reuso de Fragmentos de Processos de Negócio

Fernando Buarque (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_FBLN_01 (ARQUIVO)
    • Título: Mapeamento Preditivo de Dinâmicas de Não-Conformidades no Serviço Público utilizando Inteligência Computacional e Ciência das Redes–Aplicações na Segurança Pública do Estado de Pernambuco

Patricia Endo (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_PTE_01 (ARQUIVO)
    • Título: Plataforma de auxílio a tomada de decisão para diagnóstico clínico de arboviroses utilizando modelos de aprendizado de máquina

Roberta Fagundes (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_RAAF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Uma Abordagem para Previsão e Detecção de Concept Drift em Ambientes não Estacionários

Sérgio Murilo Maciel Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_SMMF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Implementação de Técnica de Computação Inteligente Paralela para previsão de Séries Temporais Financeiras

Wylliams Santos (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2020_2_WBS_01 (ARQUIVO)
    • Título: Powering Industry-Academia Collaboration in Software Engineering and Artificial Intelligence areas

Matrícula - Disciplinas Remotas

Estão abertas as matrículas para disciplinas exclusivamente na modalidade remota. O período de matrícula é 29/06/2020 (hoje) até 02/07/2020. As aulas terão início no dia 06/07/2020.
 
Essa matrícula não é obrigatória, apenas para os interessados em cursar disciplinas na modalidade remota. A duração das disciplinas será de dois meses, sendo que cada disciplina terá uma carga horária de 8 horas semanais. Ficará a critério de cada docente como dividir essa carga em aulas síncronas e atividades assíncronas. As aulas remotas serão realizadas utilizando a plataforma do Google, Classroom e Meeting.
 
Além de algumas disciplinas ofertadas em 2020.1, novas disciplinas estão sendo ofertadas nesta matrícula em disciplinas remotas.
 
O formulário online para matrícula pode ser encontrado em: https://forms.gle/yNNQHb8hfG6fTGAW7
 
ATENÇÃO:
Disciplinas já iniciadas no período de 2020.1 só serão efetivadas caso todos os discentes anteriormente matriculados se matriculem na disciplina remota.

Informamos também que nova matrícula implica em autorização para gravação das aulas e tendo a ciência também que a cadeira será executada remotamente num modelo misto envolvendo atividades síncronas e assíncronas. 

 

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