Inteligência Artificial e Ciência de Dados

Prof. Dr. Jean Paul Barddal possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2013), onde foi agraciado com o prêmio Marcelino Champagnat de mérito acadêmico; mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2015), e doutorado pela mesma instituição em 2018. Atualmente é professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) e pesquisador associado do Advanced Institute for Artificial Intelligence, onde realiza pesquisa na área de mineração de fluxos contínuos de dados dados e aprendizagem de máquina dinâmica nos seguintes temas:, classificação, regressão, agrupamento, mudança de conceito, seleção de atributos e mineração de processos.

Doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (em 2001). Pós-doutorado na École de Technologie Supérieure (ÉTS, Canada) em 2013. Professor na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (desde 1995) e na Universidade Estadual de Ponta Grossa (desde 1989). Professor titular do PPGIa (Programa de Pós-graduação em Informática da PUCPR). Professor visitante no Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence (CENPARMI, Concórdia University, Canadá) no período julho/1998 a agosto/2000. Diretor do curso de Ciência da Computação na PUCPR no período de 2005 a 2006. Avaliador Institucional do INEP/MEC. Bolsista Produtividade CNPq nível 1D. Publicou mais de 100 artigos científicos em periódicos e eventos nacionais e internacionais na área de IA. As áreas de interesse em pesquisa englobam o Reconhecimento de Padrões, Visão Computacional e Aprendizagem de Máquina.

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (PPGINF/UFPR), Mestre e Bacharel em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PPGIA/PUC/PR). Também possui especialização em Gestão de Projetos. Tem como linha de pesquisa as áreas de Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial. Possui experiência acadêmica lecionando disciplinas correlatas a áreas de computação e agrega experiência na indústria como analista de desenvolvimento em soluções baseadas em visão computacional e processamento de imagens, participando em projetos nas fases de elaboração, desenvolvimento e implantação em campo. Atualmente é Professor Adjunto no PPGIA/PUCPR.

Ele é cofundador e Diretor de Produto da UpFlux. De 2010 a 2024, lecionou disciplinas de Inteligência Artificial e Engenharia de Software na Universidade Católica de Santa Catarina. Possui ampla experiência na liderança de projetos de transformação digital, com destaque para o desenvolvimento de plataformas digitais para produtos conectados iniciativas pioneiras que resultaram na criação de uma unidade digital na WEG Equipamentos Elétricos S.A. (2003 até 2019).Com 25 anos de experiência na área de Ciência da Computação, sua atuação abrange Inteligência Artificial, Mineração de Processos, Internet das Coisas, Gestão de Processos de Negócio e Computação em Nuvem. É doutor em Informática (2020) pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUC-PR), onde sua pesquisa teve foco em técnicas de Mineração de Processos e Inteligência Artificial. Também é mestre em Informática (2012) pela PUC-PR, possui pós-graduação em Engenharia de Software (2008) pela PUC-PR e graduação em Sistemas de Informação (2004) pela Universidade Católica de Santa Catarina (UNERJ)

Dr. Eduardo Kugler Viegas é um professor Adjunto da Pontíficia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) desde 2018, e atualmente possui mais de uma década de experiência na academia e na indústria. Atua principalmente na aplicação de Aprendizagem de Máquina, Sistemas Distribuídos e Segurança da Informação para sistemas computacionais. Durante sua carreira, Eduardo liderou pesquisas aplicadas de alto impacto que foram implementadas em produtos de destaque, como smartphones Samsung, elevando significativamente a segurança de dispositivos com recursos limitados. Seu trabalho resultou em mais de 7 patentes submetidas, além de ter contribuído com mais de 60 trabalhos de pesquisa em conferências e periódicos de renome. Suas publicações podem ser encontradas em periódicos como IEEE Transactions on Computers, IEEE Transactions on Network and Service Management, IEEE Transactions on Network and Science Engineering, Elsevier Computer Networks, Elsevier Computers Security, Elsevier Future Generation Computer Systems, dentre outros periódicos de alto impacto científico.

Graduada no curso superior de Tecnologia em Informática pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR (2007), especialista em Desenvolvimento Web (2013) pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR, Mestre em Bioinformática pela Universidade Federal do Paraná (2015) e Doutora em Informática pela PUCPR (doutorado sanduiche, com um período em Madrid, Espanha). Atuo principalmente nos seguintes temas: Tecnologia da Informação, Inteligência Artificial (IA), Processamento de Linguagem Natural (PLN) e IA Generativa.

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (1993), mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (1997) e doutorado em Computação - Université de Technologie de Compiègne - France (2005). Pesquisador Produtividade em Pesquisa pela Fundação Araucária entre 2013 e 2015. Atualmente é professor titular da Pontifícia Universidade Católica do Paraná, coordenador do Programa de Pós-Graduação em Informática. Tem interesse nas seguintes áreas de pesquisa: Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Textos, Recuperação da Informação, Game Analytics e Sistemas Colaborativos. Possui patentes registradas no INPI. Membro do Conselho Técnico-Científico de Sistemas e Computação do TECPAR (Instituto de Tecnologia do Paraná). Membro do Comitê Assessor da Ciência da Computação junto a Fundação Araucária. Membro da ACM, da IEEE, da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e diretor da antena Brasil do consórcio Web Intelligence (www.ppgia.pucpr.br/wic-br). Coach da PUCPR na Maratona de Programação da ACM/SBC.

Doutorando em computação na PUCPR na área de processamento de linguagem natural (NLP) e machine learning.Possui experiência na área de inteligência artificial, chatbots, LLMs, Data-Mining e business intelligence (BI).Também já trabalhou como desenvolvedor Full-Stack desenvolvendo aplicações em Python, PHP e JavaScript.

Pesquisador em Produtividade da Fundação Araucária de 2009 a 2016. Possui Pós-Doutorado pela Universidade de Kent at Canterbury (UK) em 2008, Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina em 1995, Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina em 1988, graduação em Engenharia Industrial Elétrica pela UTFPR em 1984 e graduação em Licenciatura em Disciplinas Específicas do 2o Grau pelo UTFPR em 1985. Atualmente é Professor Titular da Pontifícia Universidade Católica do Paraná e líder do Grupo de Pesquisas em Descoberta do Conhecimento e Aprendizagem de Máquina, no Programa de Pós-Graduação em Informática da PUCPR. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Modelos Analíticos e de Simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: Data Mining, Inteligência Artificial, Redes Neurais e Computação Evolucionária.

Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2018), e mestrado em aprendizagem de máquina também pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2021). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizagem de Máquina e Mineração de Stream de dados.

Atualmente é professor Adjunto I na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) campus Curitiba e Docente Permanente no Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da PUCPR. Possui mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial, linha de pesquisa em Engenharia de Automação e Sistemas, pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2017) e doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial com ênfase em Engenharia da Computação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2021). Tem interesse pelos temas: Mapeamento inteligente para robôs móveis, aprendizado de máquina, manipulação de fontes de percepção 3D, IA aplicada a problemas robóticos, sistemas ciber-fisícos, sistemas embarcados, IoT, agricultura de precisão, entre outros tópicos correlatos.

Mestre e Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Graduado em Engenharia de Software pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), com intercâmbio acadêmico na Universidade de Coimbra (UC). Atualmente é Professor Adjunto no Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) e realiza estágio pós-doutoral na UFPR. Seus interesses de pesquisa incluem visão computacional, aprendizado de máquina, e reconhecimento de padrões.

Graduado em Bacharelado em Ciência da Computação pela PUCPR (2011), Especialização em Gestão da Tecnologiada Informação pela FAE (2013), Mestrado em Informática pela PUCPR (2016), Doutorado em Informática pela PUCPR(2019). Foi coordenador dos cursos de graduação de Ciência da Computação, CiberSegurança e Seguranca daInformação da Escola Politécnica da PUCPR. Atualmente é Gerente de Transformação de Processos na Pró-Reitoria deOperações Acadêmicas. Além disso, coordeno a IT Academy, que contém o portfólio dos cursos de especialização eextensão em informática da PUCPR. Experiência em desenvolvimento de software seguro, no contexto de smart grid,internet das coisas, big data e sistemas distribuídos. Ampla experiência na concepção de soluções inteligentes degestão de identidade e acesso, controle de acesso, criptografia e sistemas de detecção de intrusão.

Doutor em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (ICMC/USP) e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM). Desde 2021, é professor e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da PUCPR, atuando nos diversos cursos de graduação e pós-graduação da instituição. Realiza pesquisa nas áreas de mineração de dados e aprendizagem de máquina, com foco em dados de séries temporais e fluxos de dados, obtidos por meio de sensores presentes em aplicações de diferentes domínios, como Entomologia e Saúde. Possui publicações científicas e participa do comitê de importantes conferências internacionais da área como ACM SIGKDD, IEEE ICDM, SIAM SDM e IJCAI.