Rafael Gomes Mantovani

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  • Última atualização do currículo em 03/10/2018


Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação (2008), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (2011), e doutorado em Ciência da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e Computação da USP, São Carlos. Foi pesquisador visitante por um ano (2015-2016) na Universidade Tecnológica de Eindhoven (TU/e), Países Baixos. Tem experiência na área de Inteligência Computacional, desenvolvendo projetos e atividades relacionadas com Aprendizado de Máquina, Meta-aprendizado, e Aprendizado de Máquina automatizado. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Rafael Gomes Mantovani
Nome em citações bibliográficas
MANTOVANI, R. G.;MANTOVANI, RAFAEL GOMES;MANTOVANI, RAFAEL G.


Formação acadêmica/titulação


2013 - 2018
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Uso de meta-aprendizado para ajuste de parâmetros em problemas de classificação. Com período de sanduíche na Universidade Tecnológica de Eindhoven (Supervisor: Joaquin Vanschoren), nos Países Baixos., Ano de obtenção: 2018.
Orientador: Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
Coorientador: Joaquin Vanschoren.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
2009 - 2011
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil.
Título: Utilização de Redes Neurais de Spikes para tarefas de navegação de agentes autônomos,Ano de Obtenção: 2011.
Orientador: Pedro Paulo da Silva Ayrosa.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Spiking Neural Networks; Navegação Autônoma; Robótica Móvel.
2005 - 2008
Graduação em Bacharelado em Ciência da Computação.
Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil.
Título: Robótica Cognitiva: Um estudo através do Mundo de Wumpus.
Orientador: Pedro Paulo da Silva Ayrosa.




Formação Complementar


2018 - 2018
Automated Machine Learning. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2017 - 2017
Mineração de Dados em Redes Complexas. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2017 - 2017
Gerência de Dados Complexos em Larga Escala. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2017 - 2017
Deep Learning. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2017 - 2017
Visualização de dados. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2017 - 2017
Aprendizado de Máquina. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2012 - 2012
XVII Programa de Educação Continuada (PEC). (Carga horária: 8h).
Centro Universitário Filadélfia, UNIFIL, Brasil.
2012 - 2012
XVIII Programação de Educação Continuada. (Carga horária: 8h).
Centro Universitário Filadélfia, UNIFIL, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Estadual de Londrina, UEL, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto Colaborador, Carga horária: 20

Atividades

07/2005 - 08/2006
Outras atividades técnico-científicas , Centro de Ciências Exatas, Centro de Ciências Exatas.

Atividade realizada
Iniciação Científica.

Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - 2014
Vínculo: Estágio de Docência, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 6
Outras informações
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) Disciplina: Introdução à Bioinformática (SCC0271).

Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Estágio de Docência, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 6
Outras informações
Estagiário do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) Disciplina: Inteligência Artificial (SCC0230).

Atividades

02/2013 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .


Eindhoven University of Technology, TU/e, Holanda.
Vínculo institucional

2015 - 2016
Vínculo: Visiting researcher, Enquadramento Funcional: Visiting researcher, Regime: Dedicação exclusiva.


Centro Universitário Filadélfia, UNIFIL, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2012
Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Professor de ensino superior, Carga horária: 12

Atividades

07/2011 - 12/2012
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Compiladores
Linguagens Formais e Autômatos
Tópicos Avançados em Computação
07/2011 - 12/2012
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Linguagens de Programação II
Tópicos Avançados em Computação

Faculdade de Apucarana, FAP, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Professor de Ensino Superior, Carga horária: 8

Atividades

02/2011 - 07/2011
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Engenharia de Software
Interface homem-máquina
Tópicos Especiais em Informática I

Veltec Soluções Técnológicas, VELTEC, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2012
Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Analista Programador, Carga horária: 44



Linhas de pesquisa


1.
Aprendizado de Máquina
2.
Meta-aprendizado
3.
Mineração de Dados


Projetos de pesquisa


2015 - 2016
Uso de Meta­-aprendizado para melhoria de algoritmos de Deep Learning em problemas de classificação
Descrição: Atualmente, uma das principais tarefas em que Aprendizado de Máquina (AM) tem sido utilizado é a classificação de dados, tarefa que envolve atribuir a um padrão desconhecido uma entre várias classes conhecidas. Em AM, a classificação de padrões é uma instância de aprendizado supervisionado e pode ser modelado por uma gama de algoritmos como: Redes Neurais Artificiais (RNA), Máquinas de Suporte Vetorial (SMV), Árvores de Decisão (DT), Deep Learning (DL), entre outros. Além disso, muitas vezes os valores de parâmetros utilizados em tais modelos contribuem diretamente no desempenho da tarefa de classificação dos dados, e otimizar a configuração de tais parâmetros pode melhorar muito o desempenho destes algoritmos. Recentemente, conceitos de meta­ aprendizagem tem sido utilizados para escolher configurações adequadas de conjuntos de parâmetros para algoritmos de AM. O uso de meta-aprendizagem em conjunto com técnicas de otimização tem mostrado resultados promissores. Para lidar com a seleção automatizada, propõe­-se nesse projeto, investigar a aplicação de meta­-aprendizado tanto na seleção de algoritmos de otimização como seus conjuntos de parâmetros para classificadores. O objetivo geral é obter um melhor desempenho, em termos de acurácia e custo computacional, de técnicas e algoritmos usados em problemas de classificação..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Rafael Gomes Mantovani - Integrante / Joaquin Vanschoren - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2013 - Atual
Uso de meta-­aprendizado para ajuste de parâmetros em problemas de classificação
Descrição: Atualmente, uma das principais tarefas em que Aprendizado de Máquina (AM) tem sido utilizado é a classificação de dados, tarefa que envolve atribuir a um padrão desconhecido uma entre várias classes conhecidas. Em AM, a classificação de padrões é uma instância de aprendizado supervisionado e pode ser modelado por uma gama de algoritmos como: Redes Neurais Artificiais (RNA), Máquinas de Suporte Vetorial (SMV), Árvores de Decisão (DT), Deep Learning (DL), entre outros. Além disso, muitas vezes os valores de parâmetros utilizados em tais modelos contribuem diretamente no desempenho da tarefa de classificação dos dados, e otimizar a configuração de tais parâmetros pode melhorar muito o desempenho destes algoritmos. Recentemente, conceitos de meta­ aprendizagem tem sido utilizados para escolher configurações adequadas de conjuntos de parâmetros para algoritmos de AM. O uso de meta­aprendizagem em conjunto com técnicas de otimização tem mostrado resultados promissores. Para lidar com a seleção automatizada, propõe­-se nesse projeto, investigar a aplicação de meta-­aprendizado tanto na seleção de algoritmos de otimização como seus conjuntos de parâmetros para classificadores. O objetivo geral é obter um melhor desempenho, em termos de acurácia e custo computacional, de técnicas e algoritmos usados em problemas de classificação..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Rafael Gomes Mantovani - Integrante / Joaquin Vanschoren - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 5
2012 - Atual
Desafios em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados
Descrição: Este projeto engloba três linhas de pesquisa relacionadas a AM e MD: pré-processamento para aumentar a qualidade dos dados, detecção de novidades em fluxos contínuos de dados e recomendação e projeto automático de algoritmos de aprendizado de máquina..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (10) .
Integrantes: Rafael Gomes Mantovani - Integrante / André D. L. Rossi - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Alex Alves Freitas - Integrante / Ana Carolina Lorena - Integrante / Andre Luiz Catini Paro - Integrante / Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares - Integrante / Davi Pereira dos Santos - Integrante / Edwin Rafael Villanueva Talavera - Integrante / Elaine Ribeiro de Faria - Integrante / Everlândio Rebouças Queiroz Fernandez - Integrante / Giovana Jaskulski Gelatti - Integrante / Ivani de Oliveira Negrão Lopes - Integrante / João Manuel Portela da Gama - Integrante / João Roberto Bertini Junior - Integrante / Kelly Cristina Ramos da Silva - Integrante / Luis Paulo Faina Garcia - Integrante / Márcio Porto Basgalupp - Integrante / Paulo Henrique Pisani - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Integrante / Soledad Espezua Llerena - Integrante / Victor Hugo Barella - Integrante.
2005 - 2008
Modelagem de Comportamento em Federações de Bancos de Dados
Descrição: Neste projeto é proposto um processo de integração de esquemas baseado em uma arquitetura federada, permitindo que as fontes de dados mantenham sua autonomia e que suas restrições sejam refletidas sobre o esquema da federação. Os resultados que se espera alcançar são: iniciação científica, levando a melhor qualificação de estudantes de graduação de londrina; produção de software que permita a especificação, projeto e implementação de uma federação de SBDF; produção de uma metodologia para a manipulação consistente de dados heterogêneos em um ambiente que integre SBDF,.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) .
Integrantes: Rafael Gomes Mantovani - Integrante / Vitor Valério de Souza Campos - Coordenador / Valter Takahiro Kamiji - Integrante / Pedro Paulo da Silva Ayrosa - Integrante / Marco Mitsuaki Motoyama - Integrante / Tiago Kohagura - Integrante.
2003 - 2006
Comportamento Assintótico das Soluções das Equações de Boussinesq.
Descrição: Este projeto tem como meta apontar novos resultados teóricos e práticos de comportamentos assintóticos das soluções das equações que descrevem o modelo de boussinesq generalizado..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (5) .
Integrantes: Rafael Gomes Mantovani - Integrante / Márcio Santos da Rocha - Coordenador / Aira Simões - Integrante / Bruna Cristina Amorim - Integrante / Cassia Andrea de Souza - Integrante / Marko Antonio Rojas Medar - Integrante / Mauricio Yudi Miyamura - Integrante / Nelson Fernando Inforzato - Integrante.


Revisor de periódico


2017 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Image Processing
2017 - Atual
Periódico: MACHINE LEARNING


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquina.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Meta-Aprendizado.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Automação de Aprendizado de Máquina.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Robótica Móvel.


Idiomas


Espanhol
Compreende Bem, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Inglês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Alemão
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2013
1º Melhor artigo no X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
ALMEIDA, ALEX M.G.2018ALMEIDA, ALEX M.G. ; CERRI, RICARDO ; PARAISO, EMERSON CABRERA ; MANTOVANI, R. G. ; BARBON, S. J. . Applying multi-label techniques in emotion identification of short texts. NEUROCOMPUTING, v. 1, p. 1, 2018.

2.
BARBON, S. J.2018BARBON, S. J. ; COSTA BARBON, ANA PAULA AYUB DA ; MANTOVANI, R. G. ; BARBIN, DOUGLAS FERNANDES . Machine Learning Applied to Near-Infrared Spectra for Chicken Meat Classification. Journal of Spectroscopy, v. 2018, p. 1-12, 2018.

3.
BARBON, ANA PAULA A.C.2016BARBON, ANA PAULA A.C. ; BARBON, SYLVIO ; MANTOVANI, RAFAEL GOMES ; FUZYI, ESTEFÂNIA MAYUMI ; PERES, LOUISE MANHA ; BRIDI, ANA MARIA . Storage time prediction of pork by Computational Intelligence. Computers and Electronics in Agriculture, v. 127, p. 368-375, 2016.

Capítulos de livros publicados
1.
Horváth, Tomá ; MANTOVANI, RAFAEL G. ; de Carvalho, André C. P. L. F. . Effects of Random Sampling on SVM Hyper-parameter Tuning. Advances in Intelligent Systems and Computing. 557ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 557, p. 268-278.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
CERRI, R. ; MANTOVANI, RAFAEL GOMES ; BASGALUPP, M. P. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Multi-label Feature Selection Techniques for Hierarchical Multi-label Protein Function Prediction. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018. p. 1-7.

2.
ALCOBACA, E. ; MANTOVANI, RAFAEL GOMES ; ROSSI, A. D. L. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Dimensionality Reduction for the Algorithm Recommendation Problem. In: 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018, São Paulo. Proceedings of the 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2018), 2018. p. 1-6.

3.
DE ABREU, IURI BONNA M. ; MANTOVANI, RAFAEL G. ; CERRI, RICARDO . Incorporating instance correlations in multi-label classification via label-space. In: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017, Anchorage. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017. p. 581.

4.
JR., SYLVIO BARBON ; BARBON, ANA PAULA A. C. ; MANTOVANI, RAFAEL GOMES ; BARBIN, DOUGLAS FERNANDE . Comparison of SVM and REPTRee for Classification of Poultry Quality. In: Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control, 2016, Campinas. Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control. Calgary: ACTAPRESS.

5.
CAMPOS, GABRIEL F. C. ; BARBON, SYLVIO ; MANTOVANI, RAFAEL G. . A Meta-Learning Approach for Recommendation of Image Segmentation Algorithms. In: 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016, Sao Paulo. 2016 29th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2016. p. 370.

6.
MANTOVANI, RAFAEL G.; HORVATH, TOMAS ; CERRI, RICARDO ; VANSCHOREN, JOAQUIN ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE . Hyper-Parameter Tuning of a Decision Tree Induction Algorithm. In: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016, Recife. 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2016. p. 37-42.

7.
SEIXAS, JOSE LUIS ; MANTOVANI, RAFAEL G. . Decision Trees for the Detection of Skin Lesion Patterns in Lower Limbs Ulcers. In: 2016 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 2016, Las Vegas. 2016 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 2016. p. 677.

8.
SEIXAS, JOSE LUIS ; BARBON, SYLVIO ; MANTOVANI, RAFAEL GOMES . Pattern Recognition of Lower Member Skin Ulcers in Medical Images with Machine Learning Algorithms. In: 2015 IEEE 28th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2015, Sao Carlos. 2015 IEEE 28th International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2015. p. 50-53.

9.
MANTOVANI, R. G.; ROSSI, A. D. L. ; VANSCHOREN, J. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Meta-learning Recommendation of Default Hyper-parameter Values for SVMs in Classification Tasks. In: 2015 International Workshop on Meta-Learning and Algorithm Selection, 2015, Porto, Portugal. Proceedings of the 2015 International Workshop on Meta-Learning and Algorithm Selection co-located with European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2015 (ECMLPKDD 2015), 2015. v. 1455. p. 80-92.

10.
MANTOVANI, RAFAEL G.; ROSSI, ANDRE L. D. ; VANSCHOREN, JOAQUIN ; BISCHL, BERND ; CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. . To tune or not to tune: Recommending when to adjust SVM hyper-parameters via meta-learning. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-8.

11.
MANTOVANI, RAFAEL G.; ROSSI, ANDRE L. D. ; VANSCHOREN, JOAQUIN ; BISCHL, BERND ; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. . Effectiveness of Random Search in SVM hyper-parameter tuning. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-8.

12.
MANTOVANI, R. G.; AYROSA, P. P. S. . Use of spiking neural networks for robot navigation. In: X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, 2013, Fortaleza, Ceará. Anais do X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2013. p. 1-12.

13.
MANTOVANI, R. G.; KAMIJI, V. T. ; AYROSA, P. P. S. . Utilizando a robótica como recurso didático no ensino de engenharia e computação. In: INTERTECH 2010 XI International Conference on Engineering and Technology Education, 2010, Ilhéus, Brazil. Anais do INTERTECH 2010 XI International Conference on Engineering and Technology Education, 2010. p. 867-871.

14.
AYROSA, P. P. S. ; MANTOVANI, R. G. ; NEGRAO, R. R. ; BRANCHER, J. D. ; CONTRIN, L. . Utilização da robótica educativa como fator integrador no curso de graduação em ciência da computação. In: I Encontro Internacional TIC e Educação, 2010, Lisboa, Portugal. Anais do I Encontro Internacional TIC e Educação., 2010. p. 971-974.

15.
MANTOVANI, R. G.; ROCHA, M. S. . Análise fuzzy. In: XV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2006, Ponta Grossa. anais do XV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2006. p. 1-4.


Demais tipos de produção técnica
1.
MANTOVANI, RAFAEL GOMES. Introdução ao Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML). 2018. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
SAHD FILHO, E. A. ; MANTOVANI, RAFAEL GOMES . Estruturas de Dados em Java. 2012. (Curso de curta duração ministrado/Outra).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Qualificações de Mestrado
1.
BARBON JR, S.; KASTER, D. S.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Victor Guilherme Turrisi da Costa. Strict Very Fast Decision Tree: a memory conservative algorithm for data stream classification. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina.

2.
BARBON JR, S.; BACCARIN, E.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Gabriel Marques Tavares. A Framework for Online Anomaly and Concept Drift Monitoring in Event Log Stream. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
BARBON JR, S.; ZARPELAO, B. B.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Gustavo Scaloni Vendramini.Atribuição de autoria no twitter. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina.

2.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Rodrigo Dias Morcelli.Um Estudo Sobre Inclusão Digital para Deficientes Visuais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

3.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Carlos Eduardo de Oliveira.A Importância do Business Process Management (BPM) na Otimização de Processos. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

4.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.; TANAKA, S. A.. Participação em banca de Jader Maikol Caldonazzo Garbelini.Cloud Computing como Ferramenta de Produtividade nas Empresas. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

5.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Marcelo Martelli Aymori.Tecnologias de Leitura e Reconhecimento Biométrico aplicadas no Controle de Presença em Sala de Aula. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

6.
PINTO, S. T.; MANTOVANI, R. G.; KAMIJI, L.. Participação em banca de Heitor Augusto Erdei Georg.Teste de Invasão e Segurança em Redes sem Fio. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

7.
LIMA, M. F.; TANAKA, S. A.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Wilson Vinicius Teixeira.Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusão. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

8.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Maurício Locatelli.Integração de Sistemas Legados com Web Services. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

9.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Guilherme Gonçalves Gomes.PROFUT - Sistema de Gerenciamento de Escola de Futebol. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

10.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Renan Arrieiro Castanho Proferis.RA - Controle Ponto. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

11.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Antonio Marcelino Queiroz.Droid UP - Versão Desktop. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

12.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de João Carlos Konewalik Souza.SWCA - Sistema Web para Controle Acadêmico. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

13.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Filipe Montanari Soccol.Framework Unificado de Simulação. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

14.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Gabriel de Castro Miranda Lopes.Objetos de aprendizagem e a educação matemática no ensino fundamental. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

15.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Marcos Henrique Polverini.Aplicação de algoritmos de inteligência artificial em jogos eletrônicos: uma abordagem a jogos de tabuleiro. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

16.
SEABRA, R. D.; LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Rodrigo Paterlini.Uma aplicação de rede social e marketing multinível na gestão de eventos desportivos. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

17.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Vinicius Cesar Dias.Sistema de Atendimento ao Cliente. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

18.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Lucas dos Santos Oliveira.Sistema de Gerenciamento de Dados do Ambulatório Médico do IAPAR. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia.

19.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Eduardo Moura Schukoski.Sistema Web para Clínicas Médicas Odontológicas. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.

20.
LIMA, M. F.; MANTOVANI, R. G.. Participação em banca de Alexandre Bispo de Oliveira.Sistema de Solicitações. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Escola Avançada em Big Data Analysis. 2017. (Outra).

2.
5th Brazilian Conference on Intelligent Systems. Hyper-parameter Tuning of a Decision Tree Induction Algorithm. 2016. (Congresso).

3.
Configuration and Selection of Algorithms Workshop 2016. 2016. (Outra).

4.
Open Machine Learning Workshop 2016 - March. 2016. (Outra).

5.
Open Machine Learning Workshop 2016 - September. 2016. (Outra).

6.
International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN 2015. Effectiveness of Random Search in SVM hyper-parameter tuning. 2015. (Congresso).

7.
International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN 2015. To tune or not to tune: recommending when to adjust SVM hyper-parameters via Meta-learning. 2015. (Congresso).

8.
III School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. 2014. (Outra).

9.
Workshop do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação e MaMatemática Computacional.Uso de Meta-aprendizado para ajuste de parâmetros de algoritmos em problemas de classificação. 2014. (Outra).

10.
II School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. 2013. (Outra).

11.
Workshop of PhD and MSc Research.Uso de Meta-aprendizado para ajuste de parâmetros de algoritmos em problemas de classificação. 2013. (Outra).

12.
I Encontro Internacional Tic e Educação.Utilização da Robótica Educativa como fator integrador no Curso de Graduação em Ciência da Computação. 2010. (Encontro).

13.
XV EAIC.Análise Fuzzy. 2006. (Encontro).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Edison Antonio Sahd Filho. Reconhecimento Facial Usando Redes Neurais Artificiais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia. Orientador: Rafael Gomes Mantovani.

2.
Yorrana Carolina de Souza Teixeira. Computação Ubíqua: princípios e aplicações. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia. Orientador: Rafael Gomes Mantovani.

3.
Tabata Yasmin Ue. Reconhecimento de Kanjis em Contextos Educacionais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Centro Universitário Filadélfia. Orientador: Rafael Gomes Mantovani.

4.
André Guilherme Manoel. Análise de algoritmos utilizados para resolução do jogo de damas. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário Filadélfia. Orientador: Rafael Gomes Mantovani.



Outras informações relevantes


Aprovado no Concurso Público para Professor não Titular Edital n.114/2017 da Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP), campus Bandeirantes.
Aprovado no Concurso Público para Professor do Magistério Federal Efetivo Edital n 004/2018 da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), campus Apucarana.
Aprovado no Processo Seletivo Simplificado para contratação temporária de professores Edital n.033/2018 da Universidade Estadual de Londrina (UEL).



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