João Roberto Bertini Junior

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  • Última atualização do currículo em 20/09/2018


possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2003), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2006) e doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional na Universidade de São Paulo (2011). Atualmente é professor da Faculdade de Tecnologia, Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: classificação de dados, redes neurais artificiais (principalmente modelos não convencionais), regressão, aprendizado de máquina baseado em grafos, aprendizado semissupervisionado e aplicações de métodos de aprendizado de máquina em geral. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
João Roberto Bertini Junior
Nome em citações bibliográficas
BERTINI JR, J. R.;BERTINIJR, J;Bertini, Joao R.;Bertini, João Roberto;BERTINI, J.R.;BERTINI, JOAO ROBERTO;ROBERTO, JOAO;BERTINI JUNIOR, JOÃO ROBERTO

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia.
Rua Paschoal Marmo, 1888
Jardim Nova Itália
13484332 - Limeira, SP - Brasil
Telefone: (19) 21133339


Formação acadêmica/titulação


2006 - 2011
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos, Ano de obtenção: 2011.
Orientador: Prof. Dr. Zhao Liang.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Aprendizado supervisionado baseado em grafo; Aprendizado incremental; Classificação multiclasse; Classificação não-paramétrica.
2004 - 2006
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Título: Aprendizado Supervisionado Usando Redes Neurais Construtivas,Ano de Obtenção: 2006.
Orientador: Profa. Dra. Maria do Carmo Nicoletti.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Aprendizado Neural Construtivo; Redes Neurais Construtivas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Aprendizado Indutivo de Máquina / Especialidade: Redes Neurais Construtivas.
2000 - 2003
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.


Pós-doutorado


2015 - 2016
Pós-Doutorado.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2012 - 2014
Pós-Doutorado.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC - USP, Brasil.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
2011 - 2012
Pós-Doutorado.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC - USP, Brasil.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.


Formação Complementar


2014 - 2014
III School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. (Carga horária: 40h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2012 - 2012
Learning from Distributed Data Stream.. (Carga horária: 8h).
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC - USP, Brasil.
2009 - 2009
Inteligência Artificial em Jogos Digitais. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2001 - 2001
Escola Brasileira de I.A.e Bioinformática (InBio). (Carga horária: 48h).
Institudo de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Professor substituto, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40

Atividades

03/2012 - 07/2013
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação científica
03/2012 - 07/2012
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Construção de algoritmos e programação
06/2005 - 12/2005
Estágios , Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação.

Estágio realizado
PESCD - Estágio de Docência na Graduação I - Teoria dos grafos.

Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Doutor MS 3.1, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2018 - 07/2018
Ensino, Bacharelado em sistemas de informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Lógica matemática
Governança e planejamento estratégico de TI
03/2018 - 07/2018
Ensino, Engenharia de Telecomunicações, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação Web
03/2018 - 07/2018
Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Governança e planejamento estratégico de TI
03/2018 - 07/2018
Ensino, Mestrado em tecnologia, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos em Tecnologia para Informação I: Mineração de Dados
08/2017 - 12/2017
Ensino, Bacharelado em sistemas de informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Resolução de problemas 2
Tópicos em programação Web
Sistemas de apoio à decisão
03/2017 - 07/2017
Ensino, Bacharelado em sistemas de informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Governança e Planejamento de TI
Lógica Matemática
03/2017 - 07/2017
Ensino, Engenharia de Telecomunicações, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação Web
03/2017 - 07/2017
Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Governança e planejamento estratégico de TI
10/2016 - 12/2016
Ensino, Bacharelado em sistemas de informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas de Apoio à Decisão


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Classificação em fluxo de dados: lidando com anomalias, novidades e escassez de dados rotulados
Descrição: Este projeto visa a contribuir com a pesquisa de algoritmos de classificação em fluxo de dados, focando nos problemas de escassez de dados rotulados e de detecção de novidades..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2007 - 2009
Redes Complexas para Clusterização de Dados
Descrição: A clusterização de dados pode oferecer diversas maneiras de entender e extrair informações relevantes de grandes conjuntos de dados. Através da detecção de grupos é possível organizar padrões com características semelhantes e estabelecer hierarquias, permitindo uma análise mais detalhada desses dados. As técnicas desse processo são utilizadas cada vez mais em diversas áreas, tais como: reconhecimento de padrões, mineração de dados, bioinformática, tomada de decisão, aprendizado de máquina, segmentação de imagens, etc. A presente proposta visa o desenvolvimento de novas técnicas de clusterização de dados baseadas em redes complexas. O processo de clusterização consistirá em duas etapas: formação da rede a partir de um conjunto de dados de entrada, e partição da rede produzindo clusters. Inicialmente, a técnica de formação da rede será baseada na extensão de um método desenvolvido recentemente pelo presente grupo. Na segunda etapa, várias técnicas de partição da rede serão investigadas, tais como partição via sincronização, via movimentação dos vértices e via caminhada aleatória. A representação de dados em rede pode revelar estruturas topológicas dos dados de entrada, portanto, espera-se que as técnicas desenvolvidas sejam capazes de detectar clusters de formas, densidades e tamanhos variados. Além disso, espera-se que estas técnicas também viabilizem uma representação hierárquica de clusters, permitindo a escolha da melhor partição dentre várias possibilidades. As técnicas de partição de rede que serão desenvolvidas neste projeto não possuem como objetivo encontrar soluções ótimas via busca exaustiva, mas sim soluções aproximadamente ótimas com grande eficiência e robustez que são características desejáveis para processamento de grande quantidade de dados..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) .
Integrantes: João Roberto Bertini Junior - Integrante / ZHAO LIANG - Coordenador / Fabricio Aparecido Breve - Integrante / Marcos Gonçalves Quiles - Integrante / Roseli Aparecida Francelin Romero - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.


Revisor de periódico


2010 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks
2011 - Atual
Periódico: Artificial Intelligence in Medicine (Print)
2011 - Atual
Periódico: International Journal of Applied Evolutionary Computation
2011 - Atual
Periódico: International Journal of Computational Science and Engineering
2013 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Cybernetics
2013 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print)
2014 - Atual
Periódico: Information Sciences
2015 - Atual
Periódico: Neural Networks
2015 - Atual
Periódico: Neural Computing & Applications (Print)
2015 - Atual
Periódico: Applied Computing and Informatics
2017 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Hu
2017 - Atual
Periódico: Expert Systems with Applications
2017 - Atual
Periódico: 3D RESEARCH
2018 - Atual
Periódico: MEASUREMENT
2018 - Atual
Periódico: IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado em Fluxo de Dados.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Neurais.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Complexas.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2013
Best PhD Thesis Award - First Place, BRICS-CCI & CBIC 2013 / Brazilian Competition (CBIC-PhD Thesis).
2012
Finalista no VIII Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (CTDIA 2012) - Categoria Tese de Doutorado, The Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2012)..


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:15
Total de citações:66
Fator H:5
Bertini, Joao R  Data: 24/08/2017

SciELO
Total de trabalhos:8
Total de citações:9
Bertini J  Data: 25/11/2011

SCOPUS
Total de trabalhos:28
Total de citações:144
Bertini Jr; Bertini Junior  Data: 24/08/2017

Artigos completos publicados em periódicos

1.
BERTINI JR, J. R.2018BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . An iterative boosting-based ensemble for streaming data classification. Information Fusion, p. 66-78, 2018.

2.
Bertini, João Roberto2017 Bertini, João Roberto; Nicoletti, Maria Do Carmo ; Zhao, Liang . Attribute-based Decision Graphs: A framework for multiclass data classification. Neural Networks, v. 85, p. 69-84, 2017.

3.
BERTINI JUNIOR, JOÃO ROBERTO2017BERTINI JUNIOR, JOÃO ROBERTO; Nicoletti, Maria Do Carmo . Enhancing classification performance using attribute-oriented functionally expanded data. Pattern Recognition Letters, v. 89, p. 39-45, 2017.

4.
BERTINI JR, J. R.2016BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . Enhancing Constructive Neural Network Performance Using Functionally Expanded Input Data. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, v. 6, p. 119-131, 2016.

5.
BERTINI JR, J. R.2016BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. ; ZHAO, L. . An embedded imputation method via Attribute-based Decision Graphs. Expert Systems with Applications, v. 57, p. 159-177, 2016.

6.
Nicoletti, Maria Do Carmo2013Nicoletti, Maria Do Carmo ; BERTINI JR, J. R. ; TANIZAKI, M. M. ; ZANGIROLAMI, T. ; GONCALVES, V. M. ; HORTA, A. .. L. ; GIORDANO, R.C. . On-line prediction of the feeding phase in high-cell density cultivation of rE. coli using constructive neural networks. Computer Methods and Programs in Biomedicine (Print), v. 111, p. 228-248, 2013.

7.
BERTINI JR, J. R.;BERTINIJR, J;Bertini, Joao R.;Bertini, João Roberto;BERTINI, J.R.;BERTINI, JOAO ROBERTO;ROBERTO, JOAO;BERTINI JUNIOR, JOÃO ROBERTO2013BERTINI JR, J. R.; Zhao, Liang ; LOPES, A. A. . An incremental learning algorithm based on the K-associated graph for non-stationary data classification. Information Sciences, v. 246, p. 52-68, 2013.

8.
FERREIRA, A.S.2013FERREIRA, A.S. ; NICOLETTI, M.C. ; BERTINI, J.R. ; GIORDANO, R.C. . Methodology for inferring kinetic parameters of diesel oil HDS reactions based on scarce experimental data. Computers & Chemical Engineering, v. 48, p. 58-73, 2013.

9.
Bertini, João Roberto2012Bertini, João Roberto; Lopes, Alneu de Andrade ; Zhao, Liang . Partially labeled data stream classification with the semi-supervised K-associated graph. Journal of The Brazilian Computer Society (Online), v. 18, p. 1-12, 2012.

10.
Bertini, João Roberto2011 Bertini, João Roberto; Zhao, Liang ; Motta, Robson ; Lopes, Alneu de Andrade . A nonparametric classification method based on K-associated graphs. Information Sciences, v. 181, p. 5435-5456, 2011.

11.
Bertini, Joao R.2010Bertini, Joao R.; Nicoletti, Maria Do Carmo . A two-class constructive neural network algorithm for continuous domains: the OffTiling algorithm. International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining, v. 1, p. 161-183, 2010.

12.
GIORDANO, R. C.2008 GIORDANO, R. C. ; BERTINI JR, J. R. ; NICOLETTI, M. C. ; GIORDANO, R. L. C. . Online Filtering of CO2 Signals from a Bioreactor Gas Outflow Using a Committee of Constructive Neural Networks. Bioprocess and Biosystems Engineering, v. 31, p. 101-109, 2008.

13.
ZHAO, L2008 ZHAO, L ; CUPERTINO, T ; BERTINIJR, J . Chaotic synchronization in general network topology for scene segmentation. Neurocomputing (Amsterdam), v. 71, p. 3360-3366, 2008.

14.
NICOLETTI, M. C.2007NICOLETTI, M. C. ; BERTINI JR, J. R. . An Empirical Evaluation of Constructive Neural Network Algorithms in Classification Tasks. International journal of innovative computing and applications (Online), v. 1, p. 2-13, 2007.

15.
FIGUEIRA, L.2006FIGUEIRA, L. ; PALMA NETO, L. ; BERTINI JR, J. R. ; NICOLETTI, M. C. . Using Constructive Neural Networks for Detecting Central Vestibular System Lesion. Applied Artificial Intelligence, v. 20, p. 609-638, 2006.

Capítulos de livros publicados
1.
BERTINI JUNIOR, JOÃO ROBERTO; Nicoletti, Maria Do Carmo . Attribute-Based Decision Graphs and Their Roles in Machine Learning Related Tasks. Intelligent Systems Reference Library. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 53-71.

2.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . A Feedforward Constructive Neural Network Algorithm for Multiclass Tasks Based on linear Separability. In: Franco, Leonardo; Elizondo, David A.; Jerez, José M.. (Org.). Constructive Neural Networks. 1ed.Berlin / Heidelberg: Springer, 2009, v. 258, p. 145-169.

3.
NICOLETTI, M. C. ; BERTINI JR, J. R. ; Elizondo, D. ; Franco, L. ; JEREZ, J. M. . Constructive Neural Network Algorithms for Feedforward Architectures Suitable for Classification Tasks. In: Franco, Leonardo; Elizondo, David A.; Jerez, José M.. (Org.). Constructive Neural Networks. 1ed.Berlin / Heidelberg: Springer, 2009, v. 258, p. 1-23.

4.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . A constructive neural network algorithm based on the geometric concept of barycenter of convex hull. In: Leszedk Rutkowski; Ryszard Tadeusiewiza; Lotfi A. Zadeh; Jacek Zurada. (Org.). Computational Intelligence: Methods and Applications. 1ed.Warsaw: Academic Publishing House EXIT, 2008, v. 1, p. 1-12.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
BERTINI JR, J. R.; KASAHARA, V. A. ; NICOLETTI, M. C. . Approaching miRNA Family Classification Through Constructive Neural Networks. In: World Congress on Computational Intelligence, 2018, Rio de Janeiro. International Joint Conference on Neural Networks, 2018. p. 4280-4287.

2.
BUENO, A. ; COELHO, G. P. ; BERTINI, J.R. . Online Sequential Learning based on Extreme Learning Machines for Particulate Matter Forecasting. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2017, Uberlândia. Proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2017. p. 169-174.

3.
BERTINI, JOAO ROBERTO. A methodology for enhancing data quality for classification purposes using attribute-based decision graphs. In: 2017 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LACCI), 2017, Arequipa. 2017 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI), 2017. p. 1.

4.
BERTINI, J.R.; NICOLETTI, M. C. . A Genetic Algorithm for Improving the Induction of Attribute-based Decision Graph Classifiers. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2016, Vancouver. Proceedings of the 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2016. p. 4104-4110.

5.
ROBERTO, JOAO; JUNIOR, BERTINI ; Nicoletti, Maria Do Carmo . Functionally expanded streaming data as input to classification processes using ensembles of constructive neural networks. In: 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016, Vancouver. 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016. p. 1849.

6.
BERTINI, JOAO ROBERTO; Nicoletti, Maria Do Carmo . Refining constructive neural networks using functionally expanded input data. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1.

7.
BERTINI, JOAO ROBERTO; DO CARMO NICOLETTI, MARIA ; Zhao, Liang . Imputation of missing data supported by Complete p-Partite attribute-based Decision Graphs. In: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2014, Beijing. 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). v. 1. p. 1100-1106.

8.
JOAO, RAFAEL STOFFALETTE ; GUIDONI, TARCISIO FONSECA ; BERTINI, JOAO ROBERTO ; Nicoletti, Maria Do Carmo ; ARTERO, ALMIR OLIVETTE . Stock Closing Price Forecasting Using Ensembles of Constructive Neural Networks. In: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2014, Sao Paulo. 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems. p. 109-114.

9.
BERTINI, JOAO ROBERTO; Nicoletti, Maria Do Carmo ; Zhao, Liang . Attribute-based Decision Graphs for multiclass data classification. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. v. 1. p. 1779-1785.

10.
BERTINI, JOAO ROBERTO; Nicoletti, Maria Do Carmo ; Zhao, Liang . Ensemble of complete P-partite graph classifiers for non-stationary environments. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. v. 1. p. 1802-1809.

11.
BERTINI JR, J. R.; ZHAO, L. . A Purity Measure Based Transductive Learning Algorithm. In: 10th International Symposium on Neural Networks, 2013, Dalian, China. Advances in Neural Networks ? ISNN 2013 / Lecture Notes in Computer Science. Berlin / Heidelberg: Springer, 2013. v. 7952. p. 405-412.

12.
BERTINI, JOAO ROBERTO; Zhao, Liang . A Comparison of Two Purity-Based Algorithms When Applied to Semi-supervised Streaming Data Classification. In: 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence & 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence (BRICSCCI & CBIC), 2013, Ipojuca. 2013 BRICS Congress on Computational Intelligence and 11th Brazilian Congress on Computational Intelligence. p. 21-6.

13.
NICOLETTI, M. C. ; BERTINI JR, J. R. ; Oliveira O. L. . Interpreting Hidden Neurons in Boolean Constructive Neural Networks. In: 12th international conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), 2011, Norwich, UK. Lecture Notes in Computer Science, 2011. v. 6936. p. 34-41.

14.
BERTINI JR, J. R.; LOPES, A. A. ; ZHAO, L. . Streaming Data Classification with the K-associated Graph. In: X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC'11), 2011, Fortaleza-CE. Anais do 10° Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2011. p. 1-8.

15.
BERTINI JR, J. R.; LOPES, A. A. ; MOTTA, R. ; ZHAO, L . Online Classifier Based on the Optimal K-associated Network. In: Proceedings of the 3rd Web and Text Intellgence, 2010. 3rd International Workshop on Web and Text Intelligence, 2010. p. 1-10.

16.
LOPES, A. A. ; BERTINI JR, J. R. ; MOTTA, R. ; ZHAO, L . Classification Based on the Optimal K-Associated Network. In: The First International Conference on Complex Sciences: Theory and Applications, 2009, Shanghai. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. Berlin Heidelberg: Springer, 2009. v. 4. p. 1167-1177.

17.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . MBabCoNN ? A Multiclass Version of a Constructive Neural Network Algorithm Based on Linear Separability and Convex Hull. In: 18th International Conference on Artificial Neural Networks, 2008, Prague. Lecture Notes in Computer Science. Berlin / Heidelberg: Springer, 2008. v. 5164. p. 723-733.

18.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . OffTiling - Uma Versão Híbrida do Algoritmo Neural Construtivo Offset para Domínios Contínuos. In: International JOINT Conference IBERAMIA / SBIA / SBRN 2006 - 1st Workshop on Computational Intelligence (WCI' 2006), 2006, Ribeirão Preto. Proceedings of the International JOINT Conference IBERAMIA / SBIA / SBRN 2006 - (WCI' 2006), 2006.

19.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. ; HRUSCHKA JR, E. R. ; RAMER, A. . Two Variants of the Constructive Neural Network Tiling Algorithm. In: 6th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 06), 2006, Auckland. Proceedings of The Sixth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 06). Washington, DC, USA: IEEE Computer Society, 2006. p. 49.

20.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. ; HRUSCHKA JR, E. R. . A Comparative Evaluation of Constructive Neural Networks Methods using PRM and BCP as TLU Training Algorithms. In: International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2006. SMC '06, 2006, Taipei / Taiwan. Proceedings of the International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2006. SMC '06, 2006. v. 4. p. 3497-3502.

Apresentações de Trabalho
1.
BERTINI JR, J. R.; KASAHARA, V. A. ; NICOLETTI, M. C. . Approaching miRNA Family Classification Through Constructive Neural Networks. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
BERTINI JR, J. R.. A methodology for enhancing data quality for classi cation purposes using Attribute-based Decision Graphs. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . Refining constructive neural networks using functionally expanded input data. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

4.
BERTINI, J.R.; NICOLETTI, M. C. ; Zhao, Liang . Imputation of Missing Data Supported by Complete p-Partite Attribute-based Decision Graphs. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

5.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. ; ZHAO, L . Attribute-based Decision Graphs for multiclass data classification. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

6.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. ; ZHAO, L. . Ensemble of complete P-partite graph classifiers for non-stationary environments. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

7.
BERTINI JR, J. R.; ZHAO, L . A comparison of two purity-based algorithms when applied to semi-supervised streaming data classification. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

8.
BERTINI JR, J. R.. Modelos baseados em grafos para a classificação em fluxo de dados. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

9.
BERTINI JR, J. R.; ZHAO, L . Streaming Data Classification with the K-associated Graph. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

10.
BERTINI JR, J. R.. Aprendizado Supervisionado usando Redes Neurais Construtivas. 2009. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

11.
BERTINI JR, J. R.; NICOLETTI, M. C. . OffTiling - Uma Versão Híbrida do Algoritmo Neural Construtivo Offset para Domínios Contínuos. 2006. (Apresentação de Trabalho/Congresso).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
BERTINI JR, J. R.. Aprendizado Neural Construtivo. 2006.

Trabalhos técnicos
1.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo SBRN. 2010.

2.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo IJCNN. 2010.

3.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo ICADIWT. 2009.

4.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo CLEI. 2009.

5.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo SOCPAR. 2009.

6.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo NABIC. 2009.

7.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo SBIA. 2008.

8.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo ICADIWT. 2008.

9.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo CSTST. 2008.

10.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo SBRN. 2008.

11.
BERTINI JR, J. R.. Revisor de artigo ENIA. 2007.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
ZHAO, L.; TINOS, R.; UEYAMA, J.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Rafael Delalibera Rodrigues. Detecção de outliers baseada em caminhada determinística do turista. 2018. Dissertação (Mestrado em Computação aplicada) - Universidade de São Paulo.

Teses de doutorado
1.
ZHAO, L.; BATISTA, G. E. A. P. A.; BRUNO, O. M.; BERTINI, J.R.; MACAU, E. E. N.. Participação em banca de Leonardo Nascimento Ferreira. Mineração de dados em séries temporais usando redes complexas. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciências) - Universidade de São Paulo.

Qualificações de Doutorado
1.
GRADVOHL, A. L. S.; CECATTO, J. R.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Tiago Cinto. Predição de explosões solares de intensidade elevada: contribuições à estimação de fenômenos das classes M e X. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado) - Universidade Estadual de Campinas.

Qualificações de Mestrado
1.
BORGES, M. A. F.; BERTINI JR, J. R.; MONTEIRO, A. M.. Participação em banca de William Fontanin Rodrigues. Processo de software para desenvolvimento de jogos educacionais na academia (PDJEA). 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em tecnologia) - Universidade Estadual de Campinas.

2.
GRADVOHL, A. L. S.; BERTINI JR, J. R.; BAIOCO, G. B.. Participação em banca de Matheus Bernadelli de Moraes. Avaliação de desempenho de algoritmos de seleção de atributos aplicados a classificação de fluxo de dados com mudanças de conceito. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

3.
GRADVOHL, A. L. S.; RICARTE, I. L.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Luís Fernando Lopes Grim. Um sistema de processamento distribuído de eventos complexos para previsão de séries temporais aplicado à predição da qualidade do ar. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

4.
Breve F.A.; BERTINI, J.R.; PAPA, J. P.. Participação em banca de Claudio Filipi Gonçalves dos Santos. Optical character recognition using deep learning. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado Acadêmico) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho.

5.
COELHO, G. P.; SILVA, A. E. A.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Jorge Andrés Bueno Barajas. Machine learning tools to deal with concept drift in particulate matter forecasting. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em TECNOLOGIA) - Universidade Estadual de Campinas.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
CARVALHO, M. A.; ARNOLD, F.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Vinicius Gustavo de Jesus F. Lemes.Sistema de monitoramento, controle e automação para irrigação com o uso do microcontrolador Arduino. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em sistemas de informação) - Universidade Estadual de Campinas.

2.
COELHO, G. P.; BERTINI JR, J. R.; ZAMBON, A. C.. Participação em banca de Vinicius Nobre de Sousa.Estudo comparativo de técnicas de aprendizado de máquinas para previsão de valor de fechamento diário de ações. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Estadual de Campinas.

3.
SANTOS, T. S.; ARNOLD, F. J.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Raphael Carrillo Maronesi e Lucas Diniz Euphrosino Durante.Estudo do Aquecimento do Processador ARM Cortex-A53 e Implementação de Sistema de Controle Térmico. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Telecomunicações) - Universidade Estadual de Campinas.

4.
BATISTA NETO, J. E. S.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Daniel Feitosa.Engenharia de Software para Sistemas Embarcados: Uma Revisão Sistemática. 2009 - Universidade de São Paulo.

5.
MATTOS FORTES, R.P.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Marcelo Adriano Amancio.Explicitação das relações entre orações, das ações e das entidades mencionadas em um texto em Português visando o aumento da inteligibilidade. 2008 - Universidade de São Paulo.

6.
MONARD, M. C.; BERTINI JR, J. R.. Participação em banca de Diogo Lucas de Souza.Criação de Ferramentas de Desenvolvimento para Celulares. 2008 - Universidade de São Paulo.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
World Congress on Computational Intelligence. Approaching miRNA Family Classification Through Constructive Neural Networks. 2018. (Congresso).

2.
Latin American Conference on Computational Intelligence LA-CCI. A methodology for enhancing data quality for classification purposes using Attribute-based Decision Graphs. 2017. (Congresso).

3.
IEEE International Joint Conference on Neural Networks. Refining Constructive Neural Networks Using Functionally Expanded Input Data. 2015. (Congresso).

4.
World Congress on Computational Intelligence. Imputation of Missing Data Supported by Complete p-Partite Attribute-based Decision Graphs. 2014. (Congresso).

5.
1st BRICS Countries Congress on Computational Intelligence (BRICS-CCI). A comparison of two purity-based algorithms when applied to semi-supervised streaming data classification. 2013. (Congresso).

6.
2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). Ensemble of complete P-partite graph classifiers for non-stationary environments. 2013. (Congresso).

7.
2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). Attribute-based Decision Graphs for multiclass data classification. 2013. (Congresso).

8.
Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS? 12). Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos. 2012. (Congresso).

9.
19º Simpósio Internacional de Iniciação Científica (SIICUSP).Avaliador. 2011. (Simpósio).

10.
4º Workshop de Capacitação para Pesquisadores da USP em Publicação Científica. 2011. (Oficina).

11.
X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC'11). Streaming Data Classification with the K-associated Graph. 2011. (Congresso).

12.
XII Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação em Ciência de Computação e Matemática Computacional.Grupo BIOCOM. 2009. (Simpósio).

13.
International JOINT Conference IBERAMIA / SBIA / SBRN - 1st Workshop on Computational Intelligence (WCI). OffTiling - Uma Versão Híbrida do Algoritmo Neural Construtivo Offset para Domínios Contínuos. 2006. (Congresso).

14.
6° Jornada Científica da UFSCar. III Congresso de Pós-Graduação. 2005. (Congresso).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
BERTINI JR, J. R.. Session Chair - Aplications / IEEE International Joint Conference on Neural Network. 2018. (Congresso).

2.
BERTINI JR, J. R.. Semana de Tecnologica em Foco. 2018. .

3.
BERTINI JR, J. R.. Semana de Tecnologica em Foco. 2017. .

4.
BERTINI JR, J. R.. Session Chair - Machine Learning 4 / IEEE International Joint Conference on Neural Networks. 2015. (Congresso).

5.
BERTINI JR, J. R.. Session Chair - Learning Classifier Systems / IEEE Congress on Evolutionary Computation. 2013. (Congresso).

6.
BERTINI JR, J. R.. Session Chair - Neural Networks (Supervised Learning) / 1st BRICS Countries Congress on Computational Intelligence. 2013. (Congresso).

7.
BERTINI JR, J. R.. XII Simpósio de teses e dissertações (grupo Biocom). 2009. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Mei Abe Funcia. Modelos auxiliares baseados em métodos de aprendizado de máquina para a aplicação em engenharia de petróleo. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em tecnologia) - Universidade Estadual de Campinas, Fundo de Apoio ao Ensino, Pesquisa e Extensão. (Orientador).

2.
Luiz Ricardo da Silveira. Ténicas de aprendizado aplicadas à pecuária de precisão. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em tecnologia) - Universidade Estadual de Campinas. (Orientador).

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Ananda Munhoz Pereira. Desenvolvimento de um Chatbot para Hospitais e Clínicas Médicas. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual de Campinas. (Orientador).

2.
João Victor Ignacio. Estudos e Análises de Técnicas para Redução de Ruídos em Conjuntos de Dados. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual de Campinas. (Orientador).

3.
Fabricio Jacome. Dispositivo para auxiliar na prevenção de lesões em jogadores de rugby. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual de Campinas. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Lucas Donizetti Vieira. Identificação de comunidades em grafos de conhecimento. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Estadual de Campinas, Fundo de Apoio ao Ensino, Pesquisa e Extensão. (Orientador).

2.
Henrique Gonçalez Gomes. Reconhecimento de entidades nomeadas através de conditional random fields para extração de informação não estruturada. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Universidade Estadual de Campinas. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Iniciação científica
1.
Tarcísio Fonseca Guidoni. Classificação de dados em domínios com distribuição não estacionária. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: João Roberto Bertini Junior.



Inovação



Projetos de pesquisa



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