Everlandio Rebouças Queiroz Fernandes

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  • Última atualização do currículo em 16/12/2018


Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2002), mestrado em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza (2009) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP), na linha de pesquisa Inteligência Computacional. Durante o doutorado realizou dois estágios de pesquisa no exterior. Sendo o primeiro na Universidade de Birmingham (Inglaterra) sob supervisão do Prof. Xin Yao e o segundo na Universidade de Leiden (Holanda) sob supervisão do Prof. Joost Kok. Tem experiência acadêmica na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial atuando principalmente nos seguintes temas: agrupamento de dados, reconhecimento de padrões, mineração de dados, comitês de classificadores e algoritmos evolutivos. Fora da área acadêmica tem experiência em Teste de Software resultado de atuação profissional no Banco do Nordeste S.A. por 10 anos. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Everlandio Rebouças Queiroz Fernandes
Nome em citações bibliográficas
FERNANDES, E. R. Q.;Fernandes, Everlândio;Fernandes, Everlândio;FERNANDES, EVERLANDIO R. Q.;FERNANDES, EVERLANDIO


Formação acadêmica/titulação


2013 - 2018
Doutorado em Ciencia da Computacao.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em University of Birmingham (Orientador: Prof. Dr. Xin Yao).
Título: Ensemble de Classificadores com Atualização Dinâmica para Análise de Risco de Crédito, Ano de obtenção: 2018.
Orientador: André Ponce de Leon F. de Carvalho.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Ensembles; algoritmos evolutivos; Base desbalanceadas; Analise de Risco de Crédito.
2007 - 2009
Mestrado em Informática Aplicada.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Título: Projeto Multiobjetivo de Fusores Hierárquicos de Partições de Dados Via Programação Genética,Ano de Obtenção: 2009.
Orientador: André Luís Vasconcelos Coelho.
Palavras-chave: clustering; Ensembles; algoritmos evolutivos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
1995 - 2003
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.
Título: Reconhecimento de Impressões Digitais Utilizando Redes Neurais.
Orientador: Anne Magály de Paula Canuto.




Formação Complementar


2008 - 2008
Principles of Software Testing for Testers. (Carga horária: 16h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2008 - 2008
Essentials of IBM Rational Performance Tester. (Carga horária: 24h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2006 - 2006
Essentials of Rational Software Architect. (Carga horária: 8h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2006 - 2006
Essentials of the Rational Unified Process. (Carga horária: 16h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2006 - 2006
Mastering O. O. Analysis and Design with UML. (Carga horária: 32h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2006 - 2006
Mastering Requirements Management with Use Cases. (Carga horária: 24h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2006 - 2006
Análise e Projeto de Sistemas Orientados a Objetos. (Carga horária: 24h).
Instituto de Tecnologia da Informação e Comunicação, ITIC, Brasil.
2006 - 2006
Aplicações para Web em Java Usando Servlets e JSP. (Carga horária: 40h).
Instituto de Tecnologia da Informação e Comunicação, ITIC, Brasil.
2005 - 2005
Essentials of Functional Testing with Rational Rob. (Carga horária: 16h).
IBM Brasil, IBM, Brasil.
2005 - 2005
Querying Microsoft SQL server 2000 with Transact. (Carga horária: 16h).
Microsoft Corporation, MC*, Estados Unidos.
2005 - 2005
Linguagem de Modelagem Unificada - UML. (Carga horária: 20h).
Banco do Nordeste do Brasil S/A, BNB, Brasil.
2005 - 2005
Programming a Microsoft SQL Server 2000 Database. (Carga horária: 40h).
Microsoft Corporation, MC*, Estados Unidos.
2005 - 2005
Processo Unificado BNB. (Carga horária: 15h).
Banco do Nordeste do Brasil S/A, BNB, Brasil.
2005 - 2005
Processo Unificado Rational - RUP. (Carga horária: 20h).
Banco do Nordeste do Brasil S/A, BNB, Brasil.


Atuação Profissional



Faculdade Estácio do Ceará, Estácio FIC, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2013
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto 1, Carga horária: 12

Atividades

01/2011 - 07/2013
Ensino, Telemática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos
08/2009 - 07/2013
Ensino, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos
Organização de Computadores
01/2010 - 12/2010
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Agentes Inteligentes
Sistemas Inteligentes

Banco do Nordeste do Brasil S/A, BNB, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2013
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Especialista Técnico, Carga horária: 30
Outras informações
Atuando desde julho de 2005 na célula de Qualidade, Teste e Homologação.

Atividades

01/2010 - Atual
Serviços técnicos especializados , DIREÇÃO GERAL, AMBIENTE DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO.

Serviço realizado
Coordenação das validações das entregas de testes realizadas por fábricas de software..
07/2005 - Atual
Serviços técnicos especializados , DIREÇÃO GERAL, AMBIENTE DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO.

Serviço realizado
Analista de Testes.

Faculdade de Ciências e Tecnologia Mater Christi, FCTMC, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 9

Atividades

02/2004 - 08/2004
Ensino, Ciências Contábeis, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Informática
02/2004 - 08/2004
Ensino, Administração, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução a Informática
Informática Aplicada a Administração

University of Birmingham, BIRMINGHAM, Inglaterra.
Vínculo institucional

2015 - 2015
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
- Desenvolveu projeto de pesquisa para classificação em conjunto de dados desbalanceados utilizando algoritmos genéticos e medidas de diversidade de classificadores.

Atividades

4/2015 - 7/2015
Pesquisa e desenvolvimento , CERCIA, .


Leiden University, LEIDEN, Holanda.
Vínculo institucional

2017 - 2017
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
- Realizou projeto de análise de dados esportivos da seleção holandesa de futebol feminino durante a Eurocopa Feminina de Futebol em 2017. - Desenvolveu projeto de pesquisa para classificação em conjuntos de dados desbalanceados utilizando medidas de análise de complexidade de conjunto de dados.

Atividades

5/2017 - 11/2017
Pesquisa e desenvolvimento , The Leiden Institute of Advanced Computer Science, .


Instituto Tecnológico Vale, ITV, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - 2018
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

01/2018 - 2/2018
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto Tecnológico Vale - Belém I, .


Samsung Instituto de Desenvolvimento para a Informática da Amazônia, SAMSUNG, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Especialista Técnico, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.



Linhas de pesquisa


1.
imbalanced learning, ensemble de classificadores, algoritmos evolutivos
2.
imbalanced learning, complexidade de conjunto de dados, ensemble de classificadores e algoritmos evolutivos
3.
Data mining, ensemble de classificadores, deep learning


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Ensemble of Classifiers for unbalanced Datasets
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2015
Ensemble of Classifiers for Unbalanced Datasets
Descrição: In many practical classification problems, the data set used for the induction of a classifier is significantly unbalanced. This occurs when the number of instances of a particular class is much lower than the number of instances in the other(s) class(es). Unbalanced data sets can compromise the performance of most classical classification algorithms, since these algorithms assume a balanced distribution of instances between the classes. A commonly adopted strategy to deal with this problem, is to train the classifier over a balanced sample of the original data set. However, this procedure may discard instances that could be important for a better discrimination of classes, affecting the performance of the resulting classifier. Moreover, in different application scenarios, the strategy of combining several classifiers in a structure known as ensemble has been shown to be efficient, resulting in a stable predictive accuracy and often higher than the accuracy obtained by a classifier alone. In this context, this research project aims to investigate and propose methods to construct ensembles of classifiers where each base classifier is induced by a different sample from the original dataset and different base classification algorithms can be used. Other purpose of this study is to investigate methods for ensemble pruning in order to reduce memory and processing costs..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Inteligência Artificial.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Engenharia de Software.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2014
2o Melhor artigo completo KDMILE 2014 (com Andre Carvalho e André Coelho), Sociedade Brasileira de Computação - SBC.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
Coelho, André L.V.2011 Coelho, André L.V. ; Fernandes, Everlândio ; Faceli, Katti . Multi-objective design of hierarchical consensus functions for clustering ensembles via genetic programming. Decision Support Systems, v. 51, p. 794-809, 2011.

2.
Coelho, André L.V.2010 Coelho, André L.V. ; FERNANDES, E. R. Q. ; Faceli, Katti . Inducing multi-objective clustering ensembles with genetic programming. Neurocomputing (Amsterdam), v. 74, p. 494-498, 2010.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
FERNANDES, EVERLANDIO; ROCHA, RAFAEL L. ; FERREIRA, BRUNO ; CARVALHO, EDUARDO ; SIRAVENHA, ANA CAROLINA ; GOMES, ANA CLAUDIA S. ; CARVALHO, SCHUBERT ; DE SOUZA, CLEIDSON R. B. . An Ensemble of Convolutional Neural Networks for Unbalanced Datasets: A case Study with Wagon Component Inspection. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018. p. 1.

2.
FERNANDES, EVERLANDIO R. Q.; DE CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. ; COELHO, ANDRE L.V. . An evolutionary sampling approach for classification with imbalanced data. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015. p. 1.

3.
FERNANDES, E. R. Q.; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; COELHO, A. L. V. . Ensembles de Classificadores para Bases de Dados Desbalanceadas: Uma Abordagem baseada em Amostragem Evolucionária. In: II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMILE 2014), 2014, São Carlos. Proceedings of the II Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMILE 2014). Porto Alegre: SBC, 2014. p. 1-6.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
OLIVEIRA, M. C. F.; FERNANDES, E. R. Q.. Participação em banca de Alan Machado Poppe.Projeto e Design do Sistema de Controle de Risco de Mercado - HL. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

2.
REZENDE, S. O.; FERNANDES, E. R. Q.. Participação em banca de André Henrique Nakano.Análise Financeira e Comportamento de Ativos. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.





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