Luiz Carlos Bambirra Torres

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  • Última atualização do currículo em 04/02/2019


Possui Doutorado em Engenharia Elétrica (2016) pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) na linha de pesquisa de Inteligência Computacional, mestrado (2012) em Engenharia Elétrica pela UFMG e graduação em Ciência da Computação (2010) pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (Uni-BH). Atualmente faz residência Pós-Doutoral no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da UFMG atuando nos seguintes temas: Teoria dos Grafos e Inteligência Computacional. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Luiz Carlos Bambirra Torres
Nome em citações bibliográficas
TORRES, L. C. B.;Torres, Luiz C. B.;Torres, LCB;TORRES, LUIZ C.B.;TORRES, L.C.B.;TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de Ouro Preto, Instituto de Filosofia Artes e Cultura, Departamento de Computação e Sistemas.
Rua 36, 115
Loanda
30161970 - João Monlevade, MG - Brasil
Telefone: (31) 38528709


Formação acadêmica/titulação


2012 - 2016
Doutorado em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Título: Classificador por Arestas de Suporte (clas): Métodos de Aprendizado Baseados em Grafos de Gabriel, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Antônio de Pádua Braga.
Coorientador: Cristiano Leite de Castro.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Inteligência Computacional; Machine Learning; Redes Neurais Artificiais; Teoria dos grafos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação e Telecomunicações.
2010 - 2012
Mestrado em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Título: Uma Nova Abordagem Baseada em Margem para Seleção de Modelos Neurais,Ano de Obtenção: 2012.
Orientador: Antônio de Pádua Braga.
Coorientador: Cristiano Leite de Castro.
Bolsista do(a): Programa de Pesquisa e Desenvolvimento Cemig/Aneel, P&D CEMIG-ANEEL, Brasil.
Palavras-chave: Inteligência Computacional; Machine Learning; Redes Neurais Artificiais; Teoria dos grafos.
Grande área: Engenharias
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Computação.
2005 - 2009
Graduação em Ciência da Computação.
Centro Universitário de Belo Horizonte, UniBH, Brasil.
Título: Uma introdução ao problema da Árvore de Steiner.
Orientador: Magali Maria de Araújo Barroso.


Pós-doutorado


2018
Pós-Doutorado.
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais, FAPEMIG, Brasil.
Grande área: Engenharias
2016 - 2017
Pós-Doutorado.
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Engenharias
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Inteligência Computacional.


Atuação Profissional



Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio de Docência, Carga horária: 4
Outras informações
Ministrei aulas nas disciplinas: (Graduação) Redes Neurais Artificiais. (Pós-Graduação) Técnicas Clássicas de Reconhecimento de Padrões.

Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio em Docência, Carga horária: 4
Outras informações
Ministrei aulas nas disciplinas: (Graduação) Redes Neurais Artificiais. (Pós-Graduação) Redes Neurais Artificiais

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio em Docência, Carga horária: 4
Outras informações
Ministrei aulas na disciplina "Princípios e Aplicações de Redes Neurais Artificiais", do curso de Especialização em Automação Industrial.

Vínculo institucional

2010 - 2012
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30
Outras informações
Estagiário em desenvolvimento de sistemas utilizando as linguagens de programação: C++, C# e QuickBASIC

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio em Docência, Carga horária: 4
Outras informações
Ministrei aulas nas disciplinas: (Graduação) Redes Neurais Artificiais; Laboratório de Sistemas Digitais. (Pós-Graduação) Redes Neurais Artificiais e Aprendizado de Máquina.


Companhia Energética de Minas Gerais S/A, CEMIG, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20
Outras informações
Membro do grupo de Geoprocessamento Corporativo da empresa, elaborando mapas temáticos no programa GeoMedia Professional, realizando processamento de imagens de satélite e organizando bancos de dados Geográficos.


Centro Universitário de Belo Horizonte, UniBH, Brasil.
Vínculo institucional

2007 - 2009
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação Científica, Carga horária: 20
Outras informações
Bolsista do projeto de pesquisa Processamento de sinais baseado em inteligência computacional e análise tempo-frequência.

Vínculo institucional

2007 - 2007
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Estágio na coordenadoria do cursos de Ciência da Computação sob orientação da Profa. Magali Maria de Araújo.

Vínculo institucional

2006 - 2006
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 15
Outras informações
Estágio da coordenadoria do curso de Ciência da Computação sob orientação do Prof. Alessandro Vivas Andrade.

Vínculo institucional

2005 - 2005
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estágiario, Carga horária: 30
Outras informações
Estagiário no Laboratório Informatica.


Universidade Federal de Ouro Preto, UFOP, Brasil.
Vínculo institucional

2019 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto A, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.



Projetos de pesquisa


2010 - 2012
Redes de Distribuição Rurais PR Rurais
Descrição: (Projeto P&D 257) Desenvolvimento de um sistema computacional para a elaboração de projetos de distribuição de redes rurais utilizando técnicas de sensoriamento remoto e inteligência computacional..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) .

Integrantes: Luiz Carlos Bambirra Torres - Integrante / Antonio de Padua Braga - Coordenador / Marcelo de Azevedo Ávila - Integrante / Gustavo Rodrigues Lacerda Silva - Integrante / Honovan Paz Rocha - Integrante / Rafael Xavier Valente - Integrante.
Financiador(es): Companhia Energética de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2007 - 2009
Processamento de sinais baseado em inteligência computacional e análise tempo-frequência
Descrição: Processamento digital de sinais é uma área de pesquisa que envolve o estudo e o desenvolvimento de técnicas para análise e filtragem de dados com o objetivo de extrair informações relevantes, eliminando-se redundâncias e interferências (MITRA, 1998, HAYKIN, 2001-b). Técnicas de processamento de sinais são utilizadas em aplicações as mais diversas, tais como processamento de imagens (MALLAT, 1998), geoprocessamento (ADDISON, 2002), compactação de dados (SALAMON, 2004), biomedicina (ADDISON, 2002), mecânica de fluidos (ADDISON, 2002) e engenharia elétrica (MA, 2000, ZHOU, 2005). Diferentes ferramentas resultam em diferentes desempenhos, dependendo da natureza do sinal e do objetivo almejado (eliminação de ruídos, compactação de dados, separação de fontes, etc.). Dentre as ferramentas utilizadas pode-se citar a transformada de Fourier, filtros digitais, análise tempo - freqüência, inteligência computacional, classificação de padrões, análise de componentes independentes e outras técnicas de separação cega de sinais. (QIAN, 2002, HAYKIN, 2001-a). Este projeto tem como proposta a investigação de técnicas de processamento digital aplicadas à separação cega de sinais, eliminação de ruídos e diagnóstico de equipamentos elétricos. Os objetivos envolvem a avaliação de desempenho de diferentes técnicas quando aplicadas aos problemas específicos, a observação de questões relativas ao desempenho computacional e à implementação em tempo real, utilizando-se hardware proprietário, e suas possíveis otimizações (ACKENHUSEN, 1999, KUO, 2001, MOTA, 2005-a, MOTA, 2005-b, MOTA, 2007). As técnicas de processamento de sinais são largamente utilizadas para o diagnóstico de equipamentos elétricos através do método das descargas parciais (BARTNIKAS, 2002). O método envolve a detecção e processamento de sinais impulsivos, gerados pela distorção do campo elétrico devido à presença de materiais contaminantes, e que podem levar à perda da capacidade de isolamento e conseqüente curto-circuito.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .

Integrantes: Luiz Carlos Bambirra Torres - Integrante / Hilton de Oliveira Mota - Coordenador / Nestor Dias de Oliveira Volpini - Integrante.


Projetos de extensão


2005 - 2005
Introdução à informática para Crianças e Adolescentes - Curso Básico de Informática
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .

Integrantes: Luiz Carlos Bambirra Torres - Coordenador / Miriam Cristina Pontello Barbosa Lima - Integrante.


Revisor de periódico


2018 - Atual
Periódico: NEURAL PROCESSING LETTERS
2017 - Atual
Periódico: EVOLVING SYSTEMS
2017 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
2018 - Atual
Periódico: ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria dos Grafos.
3.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Inteligência Computacional.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
DE CAMPOS SOUZA, PAULO VITOR2019DE CAMPOS SOUZA, PAULO VITOR ; TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA ; GUIMARAES, AUGUSTO JUNIO ; ARAUJO, VANESSA SOUZA ; ARAUJO, VINCIUS JONATHAN SILVA ; REZENDE, THIAGO SILVA . Data density-based clustering for regularized fuzzy neural networks based on nullneurons and robust activation function. SOFT COMPUTING, v. 23, p. 1-15, 2019.

2.
SILVA, GUSTAVO R. L.2019SILVA, GUSTAVO R. L. ; NETO, PAULO C. ; Torres, Luiz C. B. ; Braga, Antônio P. . A fuzzy data reduction cluster method based on boundary information for large datasets. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS (INTERNET), v. 34, p. 1-10, 2019.

3.
TORRES, L.C.B.2015 TORRES, L.C.B.; COELHO, F. ; SILL TORRES, F. ; BRAGA, A.P. ; Castro, C.L. . Distance-based large margin classifier suitable for integrated circuit implementation. Electronics Letters, v. 51, p. 1967-1969, 2015.

4.
WANDERLEY, MARIA FERNANDA BARBOSA2014WANDERLEY, MARIA FERNANDA BARBOSA ; TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA ; NATOWICZ, RENÉ ; BRAGA, ANTÔNIO PÁDUA . A maximum margin-based kernel width estimator and its application to the response to neoadjuvant chemotherapy. Revista brasileira de engenharia biomédica, v. 30, p. 17-26, 2014.

5.
TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA2009TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA; MOTA, HILTON DE OLIVEIRA . Um estudo sobre a técnica de compressão de imagens utilizando Wavelets e Árvores de Zeros. Exacta Revista do Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas do Uni BH, v. 2, p. 1-5, 2009.

6.
SOUZA, C.2008SOUZA, C. ; TORRES, L. C. B. ; MORAIS, F. C. ; GUIMARAES, C. . Gerando Icones para e-commerce. Hífen (PUCRS. Impresso), v. 32, p. 322-329, 2008.

Capítulos de livros publicados
1.
DE CAMPOS SOUZA, PAULO VITOR ; TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA . Regularized Fuzzy Neural Network Based on Or Neuron for Time Series Forecasting. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. 831, p. 13-23.

2.
Torres, Luiz C. B.; Lemos, André P. ; Castro, Cristiano L. ; Braga, Antônio P. . A Geometrical Approach for Parameter Selection of Radial Basis Functions Networks. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2014, v. 8681, p. 531-538.

3.
Torres, Luiz C. B.; Castro, Cristiano L. ; Braga, Antônio P. . A Computational Geometry Approach for Pareto-Optimal Selection of Neural Networks. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2012, v. 7553, p. 100-107.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
DE CAMPOS SOUZA, PAULO VITOR ; SILVA, GUSTAVO RODRIGUES LACERDA ; TORRES, LUIZ CARLOS BAMBIRRA . Uninorm based regularized fuzzy neural networks. In: 2018 IEEE Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS), 2018, Rhodes. 2018 IEEE Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS), 2018. p. 1.

2.
BATISTA, P. V. C. ; BRAGA, A. P. ; TORRES, L. C. B. . Cálculo do Raio em Redes RBF Baseado na Distância Média Entre os Centros. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa. XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018. v. XXII. p. 1-6.

3.
ARAUJO, L. R. G. ; TORRES, L. C. B. ; SILVESTRE, L. J. ; BRAGA, A. P. . Extreme Learning Machines regularizadas de forma automática a partir das informações estruturais da matriz de projeção. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa. XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018. v. XXII. p. 1-6.

4.
SALGADO, M. N. ; TORRES, L. C. B. ; COELHO, Frederico ; BRAGA, A. P. . Informação estrutural dada por Grafos de Gabriel aplicada à regularização de redes neurais RBF. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa. XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018. v. XXII. p. 1-7.

5.
GALINDO, J. C. F. ; TORRES, L. C. B. ; SILVA, G. R. L. ; BRAGA, A. P. . CML-Simplex: uma abordagem de programação linear para classificadores incrementais de margem larga. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2017. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017. v. XIII.

6.
JAIMES, B. R. A. ; CASTRO, C. L. ; SILVA, G. R. L. ; BRAGA, A. P. ; TORRES, L. C. B. . Cluster-CV: Uma Abordagem de Visão Computacional para a Identificação Espacial de Agrupamentos de Dados. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2017, Niterói. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017.

7.
GADE, L. R. ; CASTRO, C. L. ; TORRES, L.C.B. ; COELHO, Frederico ; BRAGA, A.P. ; SILL TORRES, F. ; GARCIA, J. A. . NN-clas: classificador geométrico de margem larga baseado na regra do vizinho mais próximo. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2017, Niterói. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017. v. XIII.

8.
SALGADO, M. N. ; TORRES, L. C. B. ; BRAGA, A. P. . Modelo geométrico de margem larga baseado em propriedades estruturais de Grafos de Gabriel e em distância geodésica. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2017, Niterói. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017. v. XIII.

9.
GOMES, I. P. ; TORRES, L. C. B. ; BRAGA, A. P. . Aprendizado de Métrica Supervisionado para Classificador por Arestas de Suporte. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2017, Niterói. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017.

10.
MENEZES, M. V. F. ; TORRES, L. C. B. ; BRAGA, A. P. . Otimização da Largura de Kernels RBF para Máquinas de Vetores de Suporte: Uma Abordagem Baseada em Estimativa de Densidades. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2017, Niterói. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2017. v. XIII.

11.
TORRES, L. C. B.; Castro, C.L. ; BRAGA, A. P. . Gabriel Graph for Dataset Structure and Large Margin Classification: A Bayesian Approach. In: Proceedings of the European Symposium on Neural Networks, 2015, Bruges. ESANN 2015, 2015. p. 237-242.

12.
TORRES, LUIZ C.B.; Castro, Cristiano L. ; BRAGA, ANTONIO P. . A parameterless mixture model for large margin classification. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-6.

13.
DIADELMO, MARCUS V. F. ; Torres, Luiz C. B. ; BITTENCOURT, VICTOR ; GUIMARÃES, FREDERICO G. ; Castro, Cristiano L. ; Braga, Antônio P. . Classificador Incremental de Margem Larga com Memória Parcial via Grafo de Gabriel. In: 12. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2015, Curitiba. Anais do 12. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. v. 12. p. 1.

14.
TORRES, L. C. B.; COELHO, Frederico ; CASTRO, C. L. ; BRAGA, A. P. . A Graph of Gabriel Approach for Large Margin Classifiers. In: LA-CCI - The Latin American Congress on Computational Intelligence Co-located with ARGENCON, 2014, San Carlos de Bariloche. Proceedings LA-CCI 2014, 2014. v. 1. p. 25-29.

15.
SOUZA, P. V. C. ; TORRES, L. C. B. ; BRAGA, A. P. ; COELHO, Frederico . Análise de Algoritmos de Maximização de Margem Baseados em Grafos de Gabriel e Fecho Afim. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2014, Belo Horizonte. Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática, 2014. v. 1. p. 1246-1253.

16.
FARIA, A. W. C. ; SILVA, A. M. ; TORRES, L. C. B. ; Erazo-Costa, F.E. ; CASTRO, C. L. ; SANTOS FILHO, S. A. ; SOUZA, A. P. ; TIERRA-CRIOLLO, C. J. ; BRAGA, A. P. . Selection and Classification Methods for Detecting Imagination Movement and Spontaneous EEG Signals: A Study of Methodologies. In: XVI Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2014, Uberlândia. Anais do XVI Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, 2014. v. XVI. p. 794-797.

17.
SANTOS, A. L. ; TORRES, L. C. B. ; VELHO, H. F. C. ; SHIGUEMORI, E. H. ; BRAGA, A. P. . Controle e navegação de VANTs através de utilização de template matching. In: Computer on the beach, 2013, Florianópolis. Anais do Computer on the beach, 2013. p. 70-78.

18.
TORRES, L. C. B.; LEMOS, A. P. ; CASTRO, C. L. ; BRAGA, A. P. . Projeto de redes RBF baseado na estrutura dos dados e em informações de margem. In: 1st BRICS Countries Congress (BRICS-CCI) and 11th Brazilian Congress (CBIC) on Computational Intelligence, 2013, Porto de Galinhas. Proceedings of (BRICS-CCI) & CBIC, 2013. p. 1-7.

19.
BORTOLINI, D. ; TORRES, L. C. B. ; Castro, C.L. ; BRAGA, A. P. . Uma Nova Abordagem Baseada na Teoria dos Jogos para Seleção de Modelos Neurais.. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2012, Campina Grande. Anais do XIX Congresso Brasileiro de Automática, 2012. v. 1. p. 5421-5426.

20.
Valente, R.X. ; BUZZATI, F. ; TORRES, L. C. B. ; FRANCA, L. A. ; SILVA, G. R. L. ; FONSECA, A. D. R. ; SILVA, V. S. P. ; IRIAS, R. M. ; BRAGA, A. P. . Projetos de Redes de Distribuição Rural Utilizando Ambiente de Realidade Virtual Geográfico. In: ENCONTRO NACIONAL DE GEOPROCESSAMENTO DO SETOR ELÉTRICO, 2012, Recife. II ENCONTRO NACIONAL DE GEOPROCESSAMENTO DO SETOR ELÉTRICO - II ENGEO, 2012.

21.
TORRES, L. C. B.; Castro, C.L. ; BRAGA, A. P. . Estratégia de Decisão Baseada em Margem para o Aprendizado Multiobjetivo de Redes Neurais. In: X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2011, Fortaleza. CBIC, 2011.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
TORRES, L. C. B.; MOTA, H. O. ; VOLPINI, N. D. O . Compressão de imagens digitais utilizando wavelets e árvores de zeros. In: Sepex - Semana de Pesquisa e extensão do Centro Universitário de Belo horizonte., 2008, Belo Horizonte. V sepex, 2008. v. 5. p. 36-36.

2.
TORRES, L. C. B.; BARROSO, M. M. A. . Teoria dos Grafos aplicada na localização de Serviços e facilidades. In: Sepex - Semana de Pesquisa e extensão do Centro Universitário de Belo horizonte., 2007, Belo Horizonte. IV Sepex, 2007. v. 4. p. 79-79.

3.
BARROSO, M. M. A. ; BARROSO, L. C. ; GOMES, D. M. ; TORRES, L. C. B. . Localização de Serviços e facilidades: Modelagem Matemática e Aplicabilidade. In: Seminário Teófilo Otoni e Bacia do Mucuri: Diagnósticos e Perspectivas, 2007, Teófilo Otoni. Programa de Pós Graduação em Geografia - Tratamento da Informação Espacial da PUC Minas., 2007.

Apresentações de Trabalho
1.
TORRES, L. C. B.; Castro, C.L. ; BRAGA, A. P. . Estratégia de Decisão Baseada em Margem para o Aprendizado Multiobjetivo de Redes Neurais. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
TORRES, L. C. B.; MOTA, H. O. . Um estudo sobre a técnica de compressão de imagens utilizando Wavelets e Árvores de Zeros. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
BRAGA, A. P.; BARBOSA, A. V.; DIAS JÚNIOR, Alair; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Yuri Sousa Aurelio. Estudo de Funções de Custo para Redes Neurais com Dados Desbalanceados. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

2.
COELHO, Frederico; TORRES, L. C. B.; BRAGA, A. P.; CASTRO, C. L.; SALDANHA, R. R.. Participação em banca de Marcelo de Oliveira Queiroz. Definição de Parâmetros de RBF Utilizando Grafo de Gabriel. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

3.
CASTRO, C. L.; GUIMARAES, F. G.; RODRIGUES, T. S.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Marcus Vinícius de Freitas Diadelmo. Aprendizado Incremental com Memória Parcial via Grafo de Gabriel. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

4.
CASTRO, C. L.; ALMEIDA, S. G. M.; GUIMARAES, F. G.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Tamires Martins Rezende. Aplicação de Técnicas de Inteligência Computacional para o Reconhecimento de Sinais de Libras por Meio de Expressão Facial. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Monografias de cursos de aperfeiçoamento/especialização
1.
BRAGA, A. P.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Fernando Miranda Fontes. Previsão de Abertura dos rolos de uma Desempenadeira de Aços Laminados a Quente utilizando Redes Neurais Artificiais. 2016. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Automação Industrial) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
TORRES, L. C. B.; CASTRO, C. L.. Participação em banca de Guilherme Salzer Magalhães.Comparação entre métodos de otimização hiperparamétrica em Redes Neurais Artificiais. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

2.
LEMOS, A. P.; SOUZA, A.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Phelipe Augusto Andrade Vasconcelos.Modelo Preditivo de Devolução de Veículos baseado em Dados Históricos utilizando Aprendizado de Máquina. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

3.
TORRES, L.C.B.; SOUZA, P. V. C.; CONCEICAO, F. L. A.. Participação em banca de Juliano Nunes Silva Oliveira.Extração de Entidades e Categorização Automática Utilizando Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário de Belo Horizonte.

4.
TORRES, L. C. B.; SILVA, G. R. L.. Participação em banca de Antônio Augusto Henriques Alves Carvalho.Métodos de Mineração de Texto Aplicados à Identificação de Notícias Falsas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Centro Universitário UNA.

5.
TORRES, L. C. B.; JAIMES, B. R. A.; SILVA, G. R. L.. Participação em banca de Alexandre Fernandes da Silva.Construção e Análise de um Conjunto de Dados para Detecção de Pistas de Pouso de Aeronaves VTOL. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Centro Universitário UNA.

6.
TORRES, L.C.B.; JAIMES, B. R. A.; SILVA, G. R. L.. Participação em banca de Heron Tadeu Fernandes Gomes.SCIOQUI-TE: Aplicação de Métodos de Reconhecimento Facial em um Sistema de Chamada Automática de Alunos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Centro Universitário UNA.

7.
TORRES, L. C. B.; CASTRO, C. L.. Participação em banca de Filipe Andre Vichiato Lima.Clusterização das populações da células brancas sanguíneas por meio de algoritmos nebulosos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais.

8.
COELHO, Frederico; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de André Ferreira e Silva.Classificação de placas de trânsito usando redes convolucionais. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais.

9.
COELHO, Frederico; TORRES, L.C.B.. Participação em banca de Humberto Monteiro Fialho.Análise de dados para evitar fraudes em transações financeiras. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais.

10.
BRAGA, A. P.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de João Victor Barbosa Alves.Seleção Incremental de Variáveis para Aprendizado de Máquina Utilizando Preditor Linear e Validação Cruzada. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

11.
TORRES, L. C. B.; SILVA, G. R. L.. Participação em banca de Mike de Oliveira Frade.Aplicativo para Mapeamento de Reclamações na Prestação de Serviços Públicos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Centro Universitário UNA.

12.
CASTRO, C. L.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Filipe Andre Vichiato Lima.Clusterização das populações da células brancas sanguíneas por meio de algoritmos nebulosos. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais.

13.
SOUZA, P. V. C.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Gabriel Dornelas Tassar de Almeida.Utilização de técnicas de aprendizado de máquina para otimização no custo de requisições web voltadas para web scraping e web crawler. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Universitário de Belo Horizonte.

14.
LEMOS, A. P.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Danilo Antônio Caldeira Silva.Modelos Computacionais para Detecção Automática de Arritmias e Anomalias Morfológicas Cardíacas em Sinais de Eletrocardiograma. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

15.
LEMOS, A. P.; TORRES, L. C. B.. Participação em banca de Víctor de Souza Caetano.Comparação de bases de dados utilizando características extraídas de grafos de Gabriel. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. Estratégia de Decisão Baseada em Margem para o Aprendizado Multiobjetivo de Redes Neurais. 2011. (Congresso).

2.
Colóquio Científico no Uni-BH a Computação é Dez.Um estudo sobre a técnica de compressão de imagens utilizando Wavelets e Árvores de Zeros. 2009. (Seminário).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Lourenço Ribeiro Grossi Araújo. A definir.. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais. (Coorientador).

2.
Matheus Nogueira Salgado. A definir.. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais. (Coorientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Marcelo de Oliveira Queiroz. Definição de Parâmetros de RBF Utilizando Grafo de Gabriel. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Coorientador: Luiz Carlos Bambirra Torres.

2.
Marcus Vinícius de Freitas Diadelmo. Aprendizado Incremental com Memória Parcial via Grafo de Gabriel. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Coorientador: Luiz Carlos Bambirra Torres.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Filipe Andre Vichiato Lima. Clusterização das populações da células brancas sanguíneas por meio de algoritmos nebulosos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Sistemas) - Universidade Federal de Minas Gerais. Orientador: Luiz Carlos Bambirra Torres.




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