Eduardo Camargo de Siqueira
Professor de Informática no IFB - Campus São Sebastião.
Pesquisador no AILab - UnB.
E-mail: eduardo.siqueira@ifb.edu.br
Instagram: @profduca
Currículo Lattes
Professor de Informática no IFB - Campus São Sebastião.
Pesquisador no AILab - UnB.
E-mail: eduardo.siqueira@ifb.edu.br
Instagram: @profduca
Currículo Lattes
Professor de Informática no IFB - Campus São Sebastião, desde Novembro de 2021. Formado em Ciência da Computação, com mestrado e doutorado na área de Modelagem Matemática e Computacional. Pesquisador no AILab/UnB e no CEFET-MG, onde atua em projetos voltados a Machine Learning e Inteligência Computacional. Também possui experiência em Pesquisa Operacional, Métodos Numéricos Computacionais e Programação C/C++, PHP e Python.
Foi professor efetivo no IFTM - Campus Paracatu e professor substituto no Departamento de Computação (DECOM) do CEFET-MG entre 2013 e 2021.
Transformando dados em conhecimento, de forma inteligente e eficiente.
Maximizando resultados e minimizando esforços.
Desvendando eficiência na simplicidade das escolhas.
Capacitando alunos e educadores a explorarem um novo horizonte de possibilidades educativas.
O objeto de estudo deste trabalho é estruturação do Núcleo de Inteligência Artificial aplicada à Justiça para integrar a cadeia de inovação de produtos e serviços em Inteligência artificial aplicada à Justiça, com vistas a construir alternativas de melhoria no Judiciário, bem como potencializar o aquecimento do ecossistema de inovação tecnológica no Distrito Federal, atuando com base na pesquisa, capacitação e empreendedorismo.
Mais
O projeto tem como escopo pesquisar e desenvolver soluções para complementar o sistema Bem-Te-Vi no que se refere às funcionalidades de Agrupamento de Processos e Levantamento de Jurisprudência. Visando evidenciar o desempenho real destas soluções, é objetivo deste trabalho desenvolver um módulo de Registro de Feedbacks dos usuários. Por fim, este projeto também visa pesquisar soluções de Long Life Machine Learning (LLML) com o objetivo de desenvolver uma solução que traga um ciclo de vida longo aos modelos de IA implantados. Em síntese, este projeto visa o desenvolvimento de 2 (duas) soluções de IA, um sistema de registro de desempenho destas IAs e uma solução de LLML.
Mais
Projeto aprovado no âmbito do Edital Universal MCTIC/CNPq 28/2018, com vigência no período 18 de fevereiro de 2019 a 21 de fevereiro de 2022, e término prorrogado para 31 de dezembro de 2022. Este projeto tem seu foco no Problema de Localização de Mamógrafos, que consiste em alocar um conjunto de mamógrafos a um conjunto de locais, assim como designar locais para serem atendidos por cada mamógrafo, de forma a atender um ...
Mais
Técnico em Desenvolvimento de Sistemas
Técnico em Desenvolvimento de Sistemas
Técnico em Desenvolvimento de Sistemas
Técnico em Administração