Anderson Ara possui graduação (2009) e mestrado (2011) em Estatística, ambos obtidos na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Ele concluiu seu doutorado em Estatística (2016) pelos Programas de Pós-Graduação em Estatística (PPGEst-UFSCar) e Ciência da Computação (PPGCC-UFSCar).
Eduardo Cunha de Almeida é Professor Associado na Universidade Federal do Paraná (UFPR). Seu interesse de pesquisa está em sistemas de banco de dados e gerenciamento de dados. Seus projetos de pesquisa concederam publicações em revistas e conferências de renome como VLDB e ICDE.
Ele concluiu seu doutorado em Ciência da Computação na Université du Quebec em 2003. Ele supervisionou e co-orientou mais de 40 estudantes (mestrado, doutorado e pós-doutorado) e publicou mais de 240 artigos em revistas especializadas e em atas de conferências internacionais. Em 2003, recebeu o Prêmio de Excelência pela melhor tese de doutorado da ETS/Université du Quebec, e em 2017, foi agraciado com o Prêmio IBM Faculty Awards. Ele trabalha principalmente nas seguintes áreas de pesquisa: reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina e visão computacional.
Marco A. Zanata Alves obteve o bacharelado em Ciência da Computação pela UNESP em 2006 e possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela UFRGS, concluídos em 2009 e 2014, respectivamente. Trabalhou como pesquisador pós-doutorado na UFRGS de 2014 a 2016. Desde 2016, é Professor Associado na UFPR no Departamento de Informática, onde é responsável por ministrar disciplinas de arquitetura de computadores e programação paralela.
Ele possui graduação em Engenharia de Computação pela UEPG (2012) e doutorado em Ciência da Computação (2017) pela UFPR. Sua pesquisa é focada em Aprendizado de Máquina e influenciou a criação de algoritmos e benchmarks usados pela comunidade de aprendizado de máquina, como o Framework Dynse usado no MOA e o Conjunto de Dados PKLot.
Ele é Pesquisador e Professor do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná – UFPR, onde está desde 2010. Ele recebeu seu diploma de Bacharel pela UFPR em 2008 e seu Mestrado pela UFPR em 2010. Ele obteve seu doutorado em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade do Sul da Dinamarca em 2016.
Professor associado no Departamento de Estatística da UFPR desde 2010. Ele leciona Estatística Computacional como parte do programa de graduação em Estatística e várias disciplinas dentro da Especialização em Ciência de Dados e Big Data. Além disso, ele tem experiência em ensinar Estatística Elementar e Estatística Aplicada, com foco particular em análise de dados.
Membros Atuais
Barbara Santos
Estudante de graduação em Informática Biomédica com foco em visualização de dados de alta dimensão.
Bruno Aquiles
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em Segmentação de Redes Neurais Profundas e por Instância. Trabalhando no projeto PKLot 2.0.
David Gomes
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em Processamento de Linguagem Natural (NLP – Natural Language Processing).
Eloiza
Estudante de mestrado
Erick Cardoso
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em Aprendizado Profundo (Deep Learning).
Luan Kujavski
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em Segmentação de Redes Neurais Profundas e por Instância. Trabalhando no projeto PKLot 2.0.
Marcelo Ribas
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em redes siamesas. Trabalhando no projeto PKLot 2.0.
Nadia Lobkov
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em divulgação dos projetos do Laboratório.
Membros Anteriores
Eduardo Victor
Estudante de mestrado
Heloísa Mendes
Estudante de graduação em Ciência da Computação com foco em redes siamesas. Trabalhou no projeto PKLot 2.0.