Pós-doutorando

Beatriz Laiate

Beatriz Laiate

Doutora (2022) e Mestre (2017) em Matemática Aplicada pelo Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Universidade Estadualde Campinas - IMECC/Unicamp. Possui graduação em Matemática pelo Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da Universidade de São Paulo - ICMC/USP (2012). É professora colaboradora voluntária do Programa de Pós-graduação em Matemática Aplicada do IMECC/Unicamp e também do Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada do Instituto Federal do Espírito Santo - IFES.

Pablo Cesar Calcina Ccori

Pablo Cesar Calcina Ccori

Pesquisador na área de Ciência da Computação com ênfase em programação paralela e distribuída, tecnologias web, linguagens de programação dinâmicas, inteligência artificial com ênfase em representação semântica do conhecimento. Possui experiência em desenvolvimento de software e arquitetura de sistemas.

ÁREAS DE INTERESSE: 

  • Internet das Coisas
  • Cidades Inteligentes
  • Inteligência Artificial
  • Data Science

Bruno Brandoli Machado

Bruno Brandoli Machado

Obtive meu B.S. Graduado em Engenharia da Computação em 2007 pela Pontifícia Universidade Católica Dom Bosco, meu M.Sc. e Ph.D. em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo, em 2010 e 2016, respectivamente.

Áreas de interesse: 

  • Modelos de Aprendizagem Profunda
  • Visão Computacional
  • Predição de Eventos
  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Event Forecasting

Oscar Alfredo Sierra Fonseca

Oscar Alfredo Sierra Fonseca

Possui graduação em Matemática pela Universidad Nacional de Colombia, Bogotá D.C. (2013), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2016) e doutorado em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2021).

ÁREAS DE INTERESSE:

  • Teoria de controle e estabilização 
  • Controle Ótimo

Elias da Conceição Rodrigues

Elias da Conceição Rodrigues

Bacharel em Física pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009), Mestrado em Engenharia Civil pela COPPE-UFRJ (2011) com ênfase em Geofísica Computacional, onde trabalhou com Propagação de Ondas Sísmicas e Modelagem Computacional. Doutorado em Engenharia Mecânica na PUC-Rio (2018), na área de Reologia de Materiais Complexos e Mecânica dos Fluidos Não-Newtonianos, sob orientação do Professor Paulo Roberto de Souza Mendes, trabalhando no desenvolvimento de modelos constitutivos tixotrópicos.

Helton Graziadei de Carvalho

Helton Graziadei de Carvalho

É graduado em Estatística pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), mestre em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) e doutor em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), tendo cursado período sanduíche na Universidade Bocconi (Departamento de Ciências da Decisão), na Itália. Foi professor substituto na Universidade Federal de Santa Catarina.

Philip Ovington

Philip Ovington

Áreas de interesse: Aprendizado de representação gráfica, Predição de links, Redes biológicas (especialmente redes de interação medicamentosa), Sistemas de recomendação, Redução de viés na estimativa de parâmetros, Aprendizado contrastivo, Amostragem MCMC e Aplicação de aprendizado de máquina em biologia e saúde.

Débora de Oliveira Medeiros

Débora de Oliveira Medeiros

Graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2014), graduação (dada pelo Programa de Licenciatura Internacional-PLI) em Licenciatura em Matemática pela Universidade de Coimbra (2013) e mestrado em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2017). Intercâmbio na Universidade de Kanazawa - Japão, durante o doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP (2022).

ÁREAS DE INTERESSE: 

Cassiano Breno Machado Alves

Cassiano Breno Machado Alves

Possui Graduação pela Universidade Estadual do Rio de Janeiro, Mestrado em Economia pela EPGE-FGV e Doutorado pela EPGE-FGV, tendo feito estágio sanduíche na Columbia University. Possui também PhD pela Northwestern University. Tendo pesquisado nas áreas de Economia, Matemática Aplicada e Econometria, atuando principalmente nos seguintes campos: economia da família, tributação, desenho ótimo de mecanismos, teoria dos contratos.

ÁREAS DE INTERESSE: 

  • Taxação Ótima
  • Desenho Ótimo de Mecanismos e Contratos
  • Econometria Aplicada

Rodrigo Barreto Alves

Rodrigo Barreto Alves

Possuo graduação em Ciências Atuariais pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2013) e mestrado em Matemática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2017). Fiz meu doutorado em Estatística orientado por Glauco Valle e Giulio Iacobelli na Universidade Federal do Rio de Janeiro (2022). Tenho experiência como professor substituto na Universidade Estadual do Rio de Janeiro e na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Meus interesse de pesquisa são em Probabilidade,  Processos Estocásticos e suas aplicações.

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