Bilzã Marques de Araújo

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  • Última atualização do currículo em 28/03/2018


Bacharel em Engenharia com habilitação em Engenharia de Computação (2008) pela Área1 - Faculdade de Ciência e Tecnologia (Salvador/BA). Mestre e Doutor em Ciências - Ciências de Computação e Matemática Computacional (2010 / 2015) pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP). Tem experiência em Ciências de Computação, atuando nos seguintes tópicos: Pensamento Computacional, Computação Bioinspirada, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Redes Complexas. Também tem interesse em Neurociência Computacional. Atualmente é Professor Adjunto do Instituto de Humanidades Artes e Ciências campus Sosígenes Costa (IHAC/CSC) e do Centro de Formação em Ciências da Saúde da Universidade Federal do Sul da Bahia, e exerce cargo de Coordenador pro tempore da Licenciatura Interdisciplinar em Matemática e Computação e suas Tecnologias do IHAC/CSC e Coordenador-geral do Núcleo Docente Estruturante da Licenciatura Interdisciplinar em Matemática e Computação e suas Tecnologias. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Bilzã Marques de Araújo
Nome em citações bibliográficas
ARAÚJO, B.;ARAUJO, BILZA;ARAÚJO, BILZÃ

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Sul da Bahia, Instituto de Humanidades Artes e Ciências.
Rodovia Porto Seguro - Eunápolis
BR-367 - Km 10
45180000 - Porto Seguro, BA - Brasil
Telefone: (73) 32888400
URL da Homepage: http://www.ufsb.edu.br


Formação acadêmica/titulação


2010 - 2015
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Rotulação de indivíduos representativos no aprendizado semissupervisionado baseado em redes: caracterização, realce, ganho e filosofi a, Ano de obtenção: 2015.
Orientador: Dr. Zhao Liang.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Redes Complexas; Computação Bioinspirada; Aprendizado Semissupervisionado.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional / Especialidade: Aprendizado de Máquina.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional / Especialidade: Computação Bioinspirada.
2008 - 2010
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Identificação de Outliers em Redes Complexas baseado em Caminhada Aleatória,Ano de Obtenção: 2010.
Orientador: Dr. Zhao Liang.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Identificação de Outliers; Redes Complexas; Caminhada Aleatória; Detecção de Comunidades; Aprendizado Semi-Supervisionado; Active Learning.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional / Especialidade: Aprendizado de Máquina.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional / Especialidade: Computação Bioinspirada.
2003 - 2008
Graduação em Engenharia da Computação.
Área 1 - Faculdade de Ciência e Tecnologia, ÁREA1/CBES, Brasil.
Título: Estudo sobre o Processamento Paralelo de Redes Neurais.
Orientador: Ms. Paulo Caetano da Silva.




Formação Complementar


2016 - 2016
XI Seminário Pedagógico da UFSB. (Carga horária: 16h).
Universidade Federal do Sul da Bahia, UFSB, Brasil.
2016 - 2016
X Seminário Pedagógico da UFSB. (Carga horária: 20h).
Universidade Federal do Sul da Bahia, UFSB, Brasil.
2015 - 2015
VIII Seminário Pedagógico da UFSB. (Carga horária: 24h).
Universidade Federal do Sul da Bahia, UFSB, Brasil.
2015 - 2015
VII Seminário Pedagógico da UFSB. (Carga horária: 16h).
Universidade Federal do Sul da Bahia, UFSB, Brasil.
2015 - 2015
IX Seminário Pedagógico da UFSB. (Carga horária: 20h).
Universidade Federal do Sul da Bahia, UFSB, Brasil.
2013 - 2013
Dynamical Phenomena in Complex Networks. (Carga horária: 40h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2012 - 2012
Extensão universitária em Semana da Escrita Científica. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2012 - 2012
Extensão universitária em Learning from Distributed Data Streams. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2012 - 2012
IV Latin A. School on Comp. Neurosc. (LASCON 2012). (Carga horária: 196h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2011 - 2011
Extensão universitária em Comportamento coletivo em redes complexas. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2011 - 2011
Extensão universitária em Data mining usando o R. (Carga horária: 12h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2010 - 2010
Extensão universitária em Aprendizado semi-supervisionado baseado em redes. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2005 - 2005
Extensão universitária em Básico de Controlador Lógico Programável (CLP). (Carga horária: 20h).
Área 1 - Faculdade de Ciência e Tecnologia, ÁREA1/CBES, Brasil.
2004 - 2004
Extensão universitária em Acionamento de motores por computador. (Carga horária: 8h).
Área 1 - Faculdade de Ciência e Tecnologia, ÁREA1/CBES, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal do Sul da Bahia, UFSB, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

07/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Formação em Saúde, .

Cargo ou função
Membro da Comissão de elaboração do PPC de Saúde Coletiva.
02/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Humanidades Artes e Ciências, .

Cargo ou função
Membro do Grupo de Trabalho em Estágio Supervisionado.
07/2016 - Atual
Direção e administração, Pró-Reitoria de Gestão Acadêmica da UFESBA, .

Cargo ou função
Coordenador-Geral do Núcleo Docente Estruturante da Licenciatura Interdisciplinar em Matemática e Computação e suas Tecnologias.
01/2016 - Atual
Ensino, Interdisciplinar em Ciências, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Técnicas de Programação de Computadores
09/2015 - Atual
Direção e administração, Instituto de Humanidades, Artes e Ciências do Campus Sosígenes Costa, .

Cargo ou função
Coordenador da Licenciatura Interdisciplinar em Matemática e Computação e suas Tecnologias.
09/2015 - Atual
Ensino, Abi - Licenciaturas Interdisciplinares, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução ao Raciocínio Computacional
Matemática e Cotidiano
09/2015 - Atual
Ensino, Interdisciplinar em Matemática e Computação e Suas Tecnologias, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Computabilidade e Eficiência
Computadores e Transformação Social
Estágio Supervisionado
Oficina: A Escola na Universidade
Raciocínio Computacional
Redes, Grafos e a Web
Oficina: Funções, Geometria e Computadores
05/2017 - 06/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Humanidades Artes e Ciências, .

Cargo ou função
Membro Titular da Comissão de Seleção do Processo Seletivo Simplificado do Edital nº 10/2017.
10/2015 - 02/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Humanidades, Artes e Ciências do Campus Sosígenes Costa, .

Cargo ou função
Membro do Colegiado do Bacharelado Interdisciplinar em Ciências.
09/2015 - 10/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, Pró-Reitoria de Gestão Acadêmica da UFESBA, .

Cargo ou função
Comissão de elaboração do PPC da LI em Matemática e Computação e suas Tecnologias.

Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - 2014
Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE (bolsista), Carga horária: 6
Outras informações
Atividade didática junto a disciplina Modelagem Computacional em Grafos para o Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE), sob supervisão da Profa. Dra. Rosane Minghim, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC).

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE (bolsista), Carga horária: 6
Outras informações
Atividade didática junto a disciplina Algoritmos e Estruturas de Dados 2 para o Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE), sob supervisão da Profa. Dra. Maria das Graças V. Nunes, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC).

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE (voluntário), Carga horária: 6
Outras informações
Atividade didática junto a disciplina Introdução a Ciência da Computação para o Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE), sob supervisão do Prof. Dr. Ricardo J. G. B. Campello, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC).

Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE (voluntário), Carga horária: 6
Outras informações
Atividade didática junto a disciplina Algoritmos e Estruturas de Dados 1 para o Programa de Aperfeiçoamento do Ensino (PAE), sob supervisão da Profa. Dra. Maria das Graças V. Nunes, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC).


Fundação Escola do Comércio Alvares Penteado, FECAP, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2008
Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Analista de Sistemas Jr., Carga horária: 44
Outras informações
Análise e Desenvolvimento de Sistema Web Administrativo-Contábil na plataforma JEE para a Câmara Municipal da Cidade do Salvador, sobre arquitetura MVC, utilizando framework Struts 2, Web Standards, framework Hibernate, banco de dados SQL Server, plataforma JasperReports, entre outros. Locado na Empresa Infocraft em Salvador (BA).


SIMPLAN Processamento de Dados Ltda., SIMPLAN, Brasil.
Vínculo institucional

2005 - 2007
Vínculo: Estágio Remunerado, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Aplicações Web JEE, Carga horária: 40
Outras informações
Análise de requisitos e modelagem de processos de negócios com BPM; Modelagem Orientada a Objetos com UML; Desenvolvimento de aplicações Web na plataforma JEE, sobre arquitetura MVC, utilizando framework Struts, Web Standards, framework Hibernate, banco de dados MySQL, plataforma JasperReports, entre outros; Instrutor de treinamento em Hibernate, JasperReports, e Web Standards.



Projetos de pesquisa


2016 - Atual
Caracterização de nós representativos em redes de grande escala para o aprendizado semissupervisionado e contextos análogos
Descrição: Superando abordagens onde indivíduos em redes são tratados de forma homogeneizante, o presente projeto tem como objetivo o estudo de métodos e métricas para a caracterização de nós representativos em redes de grande escala. Esse problema é relevante em diversos contextos de aprendizado de máquina, porém especialmente no aprendizado semissupervisionado, onde poucos itens de dados rotulados funcionam como sementes e referenciais para o processo de aprendizagem, guiando-o à estabilidade. Além disso, aplicações em contextos análogos, como em problemas de espalhamento de rumores, agentes infecciosos, letalidade proteica, estratégias de controle de processos de contágio e modelos de otimização da aprendizagem humana, etc, são de interesse no presente estudo. Dada a grande escala dos conjuntos de dados em questão, bem como a necessidade de que se aplique teste de hipóteses e comparação estatística, infraestrutura de computação massiva será necessária. E, nesse sentido, ambientes de Software Livre serão considerados, sendo esta etapa do projeto também objeto de pesquisa, tanto em termos de produtividade, como em termos de speedup..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Bilzã Marques de Araújo - Coordenador.Número de orientações: 1
2010 - 2014
Transmissão de Sinal Neural em Redes Complexas (Edital nº 09/2010 - PDI - CNPq)
Descrição: O cérebro humano (animal) são sistemas altamente não lineares e complexos. Modelagem e simulação computacional de sistemas neurais são abordagens importantes não apenas para a neurociência, mas também para o desenvolvimento de técnicas de inteligência artificial bio-inspiradas. Esta proposta de pesquisa visa estudar a transmissão de sinal neural em redes complexas. Diferentemente de estudos anteriores baseados principalmente em topologias de redes estáticas, nós investigamos a influência de estruturas de rede variantes no tempo na transmissão de sinal neural. Especificamente, consideramos redes de pequeno mundo e redes de comunidade que são construídas de acordo com experimentos recentes em redes cerebrais. Esperamos que nosso trabalho possa servir como uma explanação alternativa para entender ambos os mecanismos funcionais e patológicos de transmissão de sinal neural em redes cerebrais. Além disso, como as redes neurais artificiais atuais usam topologias de rede regulares e estáticas, o estudo de transmissão de sinal neural em redes com topologia complexa e variante no tempo pode ser uma abordagem alternativa para o desenvolvimento de novas e mais poderosas redes neurais artificiais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (3) .
Integrantes: Bilzã Marques de Araújo - Integrante / ZHAO, LIANG - Coordenador / Elbert E N Macau - Integrante / Marcos Quiles - Integrante / Thiago H. Cupertino - Integrante / Fabricio Aparecido Breve - Integrante / Thiago Christiano Silva - Integrante / Xiaoming Liang - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2010 - 2012
Aprendizado Semi-Supervisionado Baseado em Redes Complexas com Aplicações em Reconhecimento Invariante de Padrões
Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver técnicas de aprendizado de máquina para análise de dados baseado em redes complexas e sistemas dinâmicos. Especificamente, serão desenvolvidas técnicas de detecção de comunidades em redes complexas baseadas em competição de partículas e em sincronização de rede de osciladores, as quais podem servir como técnicas de aprendizado não supervisionado (clustering) com a capacidade de detecção de clusters de formas variadas e representação hierárquica. Logo, será realizada a adaptação das técnicas desenvolvidas para a abordagem de aprendizado semi-supervisionado. Neste caso, alguns vértices da rede são rotulados, ou seja, suas classes são previamente definidas e os modelos a ser desenvolvidos deverão ser capazes de propagar os rótulos para os outros vértices da rede. Na próxima fase, as técnicas semi-supervisionadas desenvolvidas serão aplicadas para tratar problemas de reconhecimento invariante de padrões, principalmente em casos de presença de distorções não-lineares nos padrões analisados. A idéia principal é reconhecer um padrão de entrada através da propagação do seu rótulo até o padrão armazenado correspondente via padrões intermediários, todos representados por vértices em rede. Esta abordagem pode ser denotada como reconhecimento de padrão relacional. Por fim, com objetivo de validar as técnicas em problemas reais, estas serão aplicadas para tarefas de reconhecimento de faces e dígitos em escrito manual. Redes complexas e sistemas dinâmicos são ferramentas poderosas para muitas disciplinas da ciência, inclusive para aprendizado de máquinas, e ainda existe um grande espaço para exploração..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (3) .
Integrantes: Bilzã Marques de Araújo - Integrante / Lilian Berton - Integrante / Jean Huertas - Integrante / ZHAO, LIANG - Coordenador / Thiago H. Cupertino - Integrante / Fabricio Aparecido Breve - Integrante / Thiago Christiano Silva - Integrante / João Roberto Bertini Junior - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2009 - 2011
Caminhada Aleatória e Competição de Partículas em Redes Complexas para Classificação de Dados
Descrição: Recentemente, com o aumento do poder computacional e a disponibilidade de dados sobre redes reais, as redes complexas surgiram como uma nova e poderosa maneira de representação e abstração de dados capaz de capturar as relações espaciais, topológicas, funcionais, entre outras características presentes em muitas bases de dados. Dentre as varias abordagens para a análise de dados, destacam-se a lassificação e a clusterização. A classificação de dados (ou reconhecimento de padrões) permite atribuir uma qualidade (classe) aos dados, baseado nas aracterísticas de seus atributos. Já a clusterização é indicada para explorar a estrutura dos dados, como grupos ou hierarquias entre grupos, cujas classes não são previamente conhecidas. Métodos de clusterização baseados em redes complexas, também conhecidos como detecção de comunidades, têm sido extensivamente explorados na literatura. Por outro lado, classificação de dados baseado em redes complexas ainda é pouco estudado. Tendo em vista os benefícios da representação de grandes bases de dados e revelação de estruturas topológicas por meio de redes complexas, o presente projeto prevê o desenvolvimento de métodos de classificação de dados baseados em redes complexas. A abordagem será considerada é inspirada em métodos de detecção de comunidades que utilizam o conceito de dinâmica de partículas; estes métodos envolvem, entre outras disciplinas, sistemas dinâmicos, mecanismos de competição e caminhada aleatória. Devidas características de redes complexas e dinâmicas estocástica de partículas, espera que as técnicas esenvolvidas tenham um bom desempenho de generalização e no mesmo tempo possui boa precisão de classificação, espera também que possam ser utilizadas para classificação dinâmica (treinamento em tempo real). Por fim a nova abordagem será aplicada para resolver alguns problemas de bioinformática, tais como identificação de splice junctions e reconhecimento de promotores de genes..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Revisor de periódico


2014 - Atual
Periódico: INFOCOMP (UFLA. Impresso)
2011 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
2016 - Atual
Periódico: Expert Systems with Applications


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Pensamento Computacional.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Complexas.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de dados.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Bioinspirada.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
6.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Neurociência Computacional.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2006
Thirty-fifth Place - The 2006 ACM-ICPC South America Contest w/ Brazil - Rio de Janeiro/RJ, ACM ICPC.
2006
Honorable Mention - The 2006 ACM-ICPC South America Contest w/ Brazil - Lauro de Freitas/BA, ACM ICPC.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
ARAÚJO, BILZÃ2016ARAÚJO, BILZÃ; ZHAO, LIANG . Data heterogeneity consideration in semi-supervised learning. Expert Systems with Applications, v. 45, p. 234-247, 2016.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
Pinheiro, G. R. C. ; ARAÚJO, B. . On democratic evaluation of nodes representativity. In: The 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018 Rio de Janeiro), 2018.

2.
ARAUJO, BILZA; ZHAO, LIANG . Detecting and labeling representative nodes for network-based semi-supervised learning. In: 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013 Dallas), 2013, Dallas. The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-1736.

3.
ARAUJO, BILZA; ZHAO, LIANG . Selecting Nodes with Inhomogeneous Profile for Labeling for Network-Based Semi-supervised Learning. 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. 428.

4.
ARAÚJO, B.; ZHAO, L. . Robustness Analysis of Network-Based Semi-supervised Learning Algorithms. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012, Curitiba. 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks. v. 1. p. 85-90.

5.
ARAÚJO, B.; RODRIGUES, F. ; SILVA, T. ; ZHAO, L. . Identifying Abnormal Nodes in Protein-Protein Interaction Networks. In: XI Brazilian Symposium on Artificial Neural Network (SBRN2010), 2010, São Bernardo do Campo. XI Brazilian Symposium on Artificial Neural Network (SBRN2010). Los Alamitos: IEEE Computer Press, 2010. v. 1. p. 97-102.

6.
BERTON, L. ; HUERTAS, J. ; ARAÚJO, B. ; ZHAO, L. . Identifying Abnormal Nodes in Complex Networks by Using Random Walk Measure. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC'2010), 2010, Barcelona. 2010 Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC'2010), 2010. v. 1. p. 2891-2896.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
ARAÚJO, B.; RODRIGUES, F. ; BERTON, L. ; HUERTAS, J. ; SILVA, T. ; ZHAO, L. . Identifying abnormal nodes in protein-protein interaction networks. In: Dynamics Days South America 2010: International Conference on Chaos and Nonlinear Dynamics, 2010, São José dos Campos. Dynamics Days South America 2010: International Conference on Chaos and Nonlinear Dynamics, 2010.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
TRAINA JUNIOR, C.; ARAUJO, BILZA. Participação em banca de Jairo T. Tuboi.Desenvolvimento Java Web. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

2.
ARAÚJO, B.; BATISTA, G. E. A. P. A.. Participação em banca de Vanessa Apolinário de Lima.Um estudo exploratório de modelo estatístico para crescimento de redes de pacientes. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

3.
TOLEDO, C. F. M.; ARAUJO, BILZA. Participação em banca de Gustavo Costa.Extração de tópicos baseada em Latent Dirichlet Allocation a partir dos discursos da câmara dos deputados brasileira. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

4.
TRAINA, A. J. M.; ARAÚJO, B.. Participação em banca de Murilo Giacometti Rocha.Modelo de teste estrutural para concorrência com memória compartilhada e passagem de mensagem. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Outras participações
1.
CAVALLO, D. P.; OLIVEIRA, D. X. T.; ARAÚJO, BILZÃ. Processo Seletivo para Professor Substituto em Computação. 2017. Universidade Federal do Sul da Bahia.

2.
CAVALLO, D. P.; SAMPAIO, L. O.; ARAÚJO, BILZÃ. Processo Seletivo para Professor Substituto em Linguagem Matemática e Tecnologias da Computação. 2016. Universidade Federal do Sul da Bahia.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
I Fórum Social da Universidade Federal do Sul da Bahia: Etapa Geral.Oficina do segmento social Organizações Religiosas. 2015. (Outra).

2.
I Fórum Social da Universidade Federal do Sul da Bahia: Etapa Regional.Oficina do segmento social Organizações Religiosas. 2015. (Outra).

3.
II Semana Nacional de Ciência e Tecnologia da UFSB.Mostra de Aplicações de Raciocínio Computacional. 2015. (Oficina).

4.
BRICS Countries Congress on Computational Intelligence. Selecting nodes with inhomogeneous centrality profile for labeling for Network-based Semi-Supervised Learning. 2013. (Congresso).

5.
Dynamical Phenomena in Complex Networks.Selecting nodes with inhomogeneous profile for labeling for Network-based Semi-Supervised Learning. 2013. (Oficina).

6.
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2013). Detecting and labeling representative nodes for Network-based Semi-Supervised Learning. 2013. (Congresso).

7.
Workshop of PhD and MSc Research.Selecting nodes with inhomogeneous profile for labeling for Network-based Semi-Supervised Learning. 2013. (Oficina).

8.
XII Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN2012). Robustness Analysis of Network-Based Semi-Supervised Learning Algorithm. 2012. (Congresso).

9.
XI Brazilian Symposium on Artificial Neural Network (SBRN2010). Identifying Abnormal Nodes in Protein Networks by Using Random Walk Measure. 2010. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Iniciação científica
1.
Gabriel Rufino Cerquinho Pinheiro. Dinâmica de opinião e representatividade em redes de estudantes da UFSB envolvidos nos movimentos de ocupação dos campi contra a PEC 241/55. Início: 2017. Iniciação científica (Graduando em Interdisciplinar em Humanidades) - Universidade Federal do Sul da Bahia. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Nelma Reis Santos de Araújo. Síndrome de Burnout: cuidando do cuidador. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Enfermagem) - Centro Universitário Central Paulista. Orientador: Bilzã Marques de Araújo.

Iniciação científica
1.
Gabriel Rufino Cerquinho Pinheiro. Caracterização de nós representativos em redes de grande escala para o aprendizado semissupervisionado e contextos análogos na introdução ao pensamento científico. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Interdisciplinar em Humanidades) - Universidade Federal do Sul da Bahia. Orientador: Bilzã Marques de Araújo.



Outras informações relevantes


Revisor de Anais de Eventos: International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'2013), X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC'2013) and ENIAC special issue of International Journal of Natural Computing Research, 4th International Conference on Intelligent Control and Information Processing (ICICIP'2013), XII Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN'2012); 10ª Conferência Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações (DinCon'2011); 2010 World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC'2010); 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP'2010). Sócio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) desde 14/11/2006, #17998. IEEE Member, #92630473. IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Member. International Neural Network Society (INNS) Member, #4941.



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