Possui graduação em Engenharia Elétrica (1992) pela Universidade Federal de Goiás (UFG), mestrado em Engenharia Elétrica (1996) e doutorado em Ciências Biológicas (Fisiologia) (2001) pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Atualmente é professora titular (MS-6) na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), em Rio Claro-SP, no Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação (DEMAC) do Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE), e docente do Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Humano e Tecnologias (PPG-DEHUTE), do Instituto de Biociências (IB). Tem experiência na área de Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, mineração de dados, computação inspirada na natureza, automação inteligente. (Fonte: Currículo Lattes)
Nos últimos anos, as novas tecnologias propiciaram um enorme aumento da capacidade de armazenamento e de processamento de dados, gerando a necessidade de análise de grandes volumes de dados capturados pelos instrumentos científicos ou gerados por simulações, e resultando em dados com uma elevada dimensionalidade. Todavia, as ferramentas computacionais para a inspeção e extração de conheci…
X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), AR.BR
Geração automática de legendas de imagens é uma tarefa que consiste em decifrar uma imagem e descrevê-la em frases em linguagem natural. Esta tarefa combina Processamento de Linguagem Natural e Visão por Computador para gerar as legendas. Recentemente, os métodos de Deep Learning estão conseguindo resultados muito promissores para o problema de geração de legendas. Esta pesquisa propõe in…
Geração automática de legendas de imagens com deep learning, BP.IC
O agrupamento de dados (clustering) é um problema de Mineração de Dados que consiste em, fornecido um conjunto de dados, agrupar seus objetos, de maneira que os objetos mais semelhantes entre si fiquem no mesmo cluster (grupo) e os objetos com menor similaridade sejam alocados em outros clusters. Em geral, o número de clusters é previamente definido para a separação dos objetos. Porém, em…
Rafael Takashi Hojo
Agrupamento de dados Algoritmos e estruturas de dados Algoritmos genéticos Análise de dados Aprendizado computacional Ciência da Computação Ciências Exatas e da Terra Classificação Computação bioinspirada Computação em cluster Computação evolutiva Computação natural Desenvolvimento de software Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos Engenharia Elétrica Engenharia Naval e Oceânica Engenharia de petróleo Engenharias Fluxo de dados Imagem digital Inteligência artificial Inteligência coletiva Inteligência computacional Legendas Meta-heurística Metodologia e Técnicas da Computação Metodologia e técnicas de computação Mineração de dados Navegação autônoma Processamento de linguagem natural Programação paralela Rede de sensores sem fio Redes neurais (computação) Redes neurais convolucionais Robótica Sistemas de Computação Sistemas de controle Sistemas de gerenciamento de base de dados Sistemas dinâmicos Sistemas distribuídos Sistemas elétricos Sistemas inteligentes de transportes Visão computacional
SERAPIAO, ADRIANE B. S.; CORREA, GUILHERME S.; GONCALVES, FELIPE B.; CARVALHO, VERONICA O.. Combining K-Means and K-Harmonic with Fish School Search Algorithm for data clustering task on graphics processing units. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 41, p. 290-304, APR 2016. (13/08730-8, 13/23027-1, 13/08741-0)