Avisos

Seleção Regular 2023.1 - Mestrado e Doutorado

O Programa de Pós-graduação em Engenharia de Computação (PPGEC) da Universidade de Pernambuco anuncia a abertura do processo de seleção para alunos regulares (turma 2023.1) do curso de MESTRADO E DOUTORADO.

Datas importantes podem ser encontradas no edital da seleção.

Inscrições até o dia 27/01/2023 31/01/2023.


Maiores informações consultar o Edital Mestrado (disponível AQUI) e Edital Doutorado (disponível AQUI).

Inscrição inteiramente online. A apresentação dos documentos presencialmente ou através de vídeo conferência só ocorre no momento da matrícula.

Atenção: durante o preenchimento do formulário de inscrição indique no campo Orientador, três orientadores com os respectivos projetos de pesquisa do seu interesse, no seguinte formato:

  • Primeiro nome do 1° professor (código do projeto); Primeiro nome do 2° professor (código do 2° projeto); Primeiro nome do 3° professor (código do 3° projeto)
Os projetos oferecidos pelo corpo docente na seleção em curso estão disponíveis na seção de Downloads do website.

O modelo da carta de recomendação pode ser acessado AQUI



PPGEC-1-1

Projetos de Doutorado Oferecidos na Seleção da Turma 2023.1

Alexandre Magno Andrade Maciel (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_AMAM_01 (ARQUIVO)
    • Título: Avaliação da Aplicação de Modelos de Aprendizagem de Máquina Produzidos a partir de um AutoML em contexto industrial.

Bruno Costa e Silva Nogueira (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_BCSN_01 (ARQUIVO)
    • Título: Inteligência Computacional Aplicada à Internet das Coisas e Cidades Inteligentes

Bruno José Torres Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_BJTF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Identificação de comportamento anômalo através da observação da variação emocional do indivíduo
  2. PPGEC_DOC_2023_1_BJTF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Aplicação de Machine Learning em problemas de logistica de hidrogênio verde (H2V).

Byron Bezerra (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_BLDB_01 (ARQUIVO)
    • Título: Aplicação de Algoritmos de Aprendizagem Profunda em Ambientes de Gêmeos Digitais
  2. PPGEC_DOC_2023_1_BLDB_02 (ARQUIVO)
    • Título: Extração de Dados Relacionados em Documentos

Carlo Marcelo Revoredo da Silva (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_CMRS_01 (ARQUIVO)
    • Título: Uma abordagem de tecnologia assistiva sensível ao contexto baseada em aprendizagem profunda como instrumento de apoio ao letramento na educação inclusiva de estudantes com deficiência intelectual da EJA
  2. PPGEC_DOC_2023_1_CMRS_02 (ARQUIVO)
    • Título: Uma abordagem de predição de ataques de phishing baseado em métodos ensemble sustentados por combinações de características.
  3. PPGEC_DOC_2023_1_CMRS_03 (ARQUIVO)
    • Título: Uma abordagem para mitigar ameaças à segurança em infraestruturas baseadas em on premises através de aprendizagem de máquina para o monitoramento do tráfego de redes

Carmelo Bastos Filho (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_CJABF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Uma proposta de Web Application Firewall baseada em aprendizagem de máquina para mitigar ataques a aplicações Web
  2. PPGEC_DOC_2023_1_CJABF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Adaptação automática do ponto de operação dos amplificadores ópticos usando Inteligência Artificial no contexto de redes
  3. PPGEC_DOC_2023_1_CJABF_03 (ARQUIVO)
    • Título: Uso de Machine Learning para predição de complicações em acompanhamentos de linhas de cuidado do sistema de saúde
  4. PPGEC_DOC_2023_1_CJABF_04 (ARQUIVO)
    • Título: Aprendizado interpretável e equânime de máquina para aplicações em saúde
  5. PPGEC_D0C_2023_1_CJABF_05 (ARQUIVO)
    • Título: Previsão do nível da água de rios e canais urbanos com base em informações combinadas de modelos preditivos de precipitações

Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_CMOR_01 (ARQUIVO)
    • Título: Integração Neuro-Simbólica: Estratégias para combinação de background knowledge com algoritmos inteligentes para otimização de modelos XAI
  2. PPGEC_DOC_2023_1_CMOR_02(ARQUIVO)
    • Título: GO – Uma Game Ontology para simular a criação de estratégias em ambientes dinâmicos utilizando a teoria dos jogos

Daniel Augusto Ribeiro Chaves (Lattes)

  1. PPGEC_DOC_2023_1_DARC_01 (ARQUIVO)
    • Título: Aprendizagem de máquina para para realizar roteamento e atribuição de espectro em redes de WAN.
  2. PPGEC_DOC_2023_1_DARC_01(ARQUIVO)
    • Título: Projeto de Topologia física de redes de alta capacidade utilizando ciência das redes e inteligência computacional.

Fernanda Maria Ribeiro de Alencar (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2023_1_FMRA_01 (ARQUIVO)
    • Título: A Eficiência Hidroenergética em Sistemas Produtores de Água Tratada

Fernando Buarque (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_FBLN_01 (ARQUIVO)
    • Título: Framework Adaptável, Individualizável e com habilidades de Auto-mitigação de Vieses Éticos para Suporte a Decisão baseado em Ciência das Redes

João Fausto de Oliveira (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_JFLO_01 (ARQUIVO)
    • Título: Sistemas híbridos sequenciais para previsão de séries temporais

Roberta Andrade de A. Fagundes (Lattes):

  1. PPGEC_DOC_2023_1_RAAF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Modelos Inteligentes de Previsão aplicado a dados

Sérgio Murilo Maciel Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_DSC_2023_1_SMMF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Abordagem inteligente para análise de Data Carving em computação forense
  2. PPGEC_DSC_2023_1_SMMF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Sistema de Detecção de Malware Modular para Dispositivos IoT

Projetos de Mestrado Oferecidos na Seleção da Turma 2023.1


Alexandre Magno Andrade Maciel (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_AMAM_01 (ARQUIVO)
    • Título: Geração de Modelo de Aprendizagem de Máquina para avaliação de Projetos de financiamento coletivo.

Bruno José Torres Fernandes (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_BJTF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Análise de mídias sociais em cidades inteligentes no contexto de mobilidade urbana
  2. PPGEC_MSC_2023_1_BJTF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Utilizando Redes Generativas Adversárias (GAN) Para Identificação de Quedas em Uma Residência

Byron Bezerra (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_BLDB_01 (ARQUIVO)
    • Título: Utilização de técnicas de Machine Learning e Mineração de Processos para melhoria da eficiência do processo de pesquisa, análise de documentos e classificação de dados em ambientes jurídicos
  2. PPGEC_MSC_2023_1_BLDB_02 (ARQUIVO)
    • Título: Transcrição de textos em redações manuscritas por brasileiros

Carlo Marcelo Revoredo da Silva (Lattes)

  1. PPGEC_MSC_2023_1_CMRS_01 (ARQUIVO)
    • Título: Uma abordagem baseada em jogos sérios como instrumento de apoio pedagógico na alfabetização de estudantes com TEA na educação fundamental.
  2. PPGEC_MSC_2023_1_CMRS_02 (ARQUIVO)
    • Título: Uma abordagem de análise de log através de aprendizagem de máquina para a detecção de ameaças em infraestruturas baseadas em nuvem

Carmelo Bastos Filho (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_CJABF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Aperfeiçoamento de modelos de Machine Learning para predição de complicações em acompanhamentos de linhas de cuidado do sistema de saúde
  2. PPGEC_MSC_2023_1_CJABF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Definição de um Ambiente Para Treinamento de Técnicas de Aprendizagem Por Reforço em Problemas de Otimização

Cleyton Rodrigues (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_CMOR_01 (ARQUIVO)
    • Título: Utilizando Estratégias de Machine Learning e Dados da Violência Doméstica para Previsão do Feminicídio
  2. PPGEC_MSC_2023_1_CMOR_02 (ARQUIVO)
    • Título: OntoCompliance: Uma Ontologia para Detectar Inconformidades no âmbito da LGPD

Daniel Augusto Ribeiro Chaves (Lattes)

  1. PPGEC_MSC_2023_1_DARC_01 (ARQUIVO)
    • Título: Otimização de colocação de transponders em redes ópticas de backbone utilizando inteligência artificial.

Fernanda Maria Ribeiro de Alencar (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_FMRA_01 (ARQUIVO)
    • Título: Estudo Exploratório sobre Requisitos de Sustentabilidade em Sistemas AAL.
  2. PPGEC_MSC_2023_1_FMRA_02 (ARQUIVO)
    • Título: Avaliação de Modelos de Otimização Aplicados a Sistemas Produtores de Água Tratada.

Fernando Buarque (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_FBLN_01 (ARQUIVO)
    • Título: Algoritmos inteligentes de otimização que implementem giga-heurísticas
  2. PPGEC_MSC_2023_1_FBLN_02 (ARQUIVO)
    • Título: Framework inteligente para uma plataforma integrada multissensorial aplicada ao monitoramento remoto dos movimentos humanos
  3. PPGEC_MSC_2023_1_FBLN_03 (ARQUIVO)
    • Título: Suporte inteligente explicável à decisão diagnóstica precoce através da análise de parâmetros espaciais cinemáticos da marcha humana

Ivaldir Honório Farias Júnior (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_IHFJ_01 (ARQUIVO)
    • Título: Um Estudo sobre Interatividade no Contexto dos Observatórios de Projetos

João Fausto de Oliveira (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_JFLO_01 (ARQUIVO)
    • Título: Sistemas Híbridos Baseados em Decomposição para Previsão de Séries Temporais
  2. PPGEC_MSC_2023_1_JFLO_02 (ARQUIVO)
    • Título: Previsão de Velocidade do Vento utilizando Sistemas Híbridos Inteligentes
  3. PPGEC_MSC_2023_1_JFLO_03 (ARQUIVO)
    • Título: Sistema Híbrido para Lidar com Mudanças de Conceito em Previsão de Séries Temporais

Patricia Takako Endo (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_PTE_01 (ARQUIVO)
    • Título: Predição de morte fetal utilizando machine learning com dados clínicos de pré-natais
  2. PPGEC_MSC_2023_1_PTE_02 (ARQUIVO)
    • Título: O uso de machine learning para predição de mortalidade neonatal com dados clínicos de pré-natais
  3. PPGEC_MSC_2023_1_PTE_03 (ARQUIVO)
    • Título: Sistema de gerenciamento de energia elétrica e detecção de falhas de equipamentos industriais

Roberta Andrade de A. Fagundes (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_RAAF_01 (ARQUIVO)
    • Título: Otimizar a escolha dos parâmetros para utilização dos métodos de regressão não paramétrico
  2. PPGEC_MSC_2023_1_RAAF_02 (ARQUIVO)
    • Título: Ciência dos Dados: Uma abordagem para Análise de Indicadores Sociais usando métodos de machine learning
  3. PPGEC_MSC_2023_1_RAAF_03 (ARQUIVO)
    • Título: Análise de Dados na indústria 4.0 baseado Machine learning

Wylliams Barbosa Santos (Lattes):

  1. PPGEC_MSC_2023_1_WBS_01 (ARQUIVO)
    • Título: Gerenciamento de Dívida - Técnica Utilizando Técnicas de Machine Learning

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