Thiago Ferreira Covões

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  • Última atualização do currículo em 10/01/2018


Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Católica de Santos (2007), mestrado (2010) e doutorado (2014) em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Mineração de Dados. Atualmente é Professor Adjunto na UFABC desde 03/2017. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Thiago Ferreira Covões
Nome em citações bibliográficas
COVÕES, T. F.;Covões, Thiago F.;COVOES, THIAGO F.;COVOES, THIAGO FERREIRA

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição.
Avenida dos Estados 5001
Santa Terezinha
09210580 - Santo André, SP - Brasil
Telefone: (11) 49967950


Formação acadêmica/titulação


2010 - 2014
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em University of Texas at Austin (Orientador: Joydeep Ghosh).
Título: Algoritmos Evolutivos para Problemas de Agrupamento de Dados com Restrições, Ano de obtenção: 2014.
Orientador: Eduardo Raul Hruschka.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Agrupamento; Algoritmos Evolutivos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2008 - 2010
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Seleção de Atributos via Agrupamento,Ano de Obtenção: 2010.
Orientador: Eduardo Raul Hruschka.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Seleção de Atributos; Agrupamento; Classificação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2004 - 2007
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.
Título: Um filtro para seleção de atributos em problemas de mineração de dados.
Orientador: Leandro Nunes de Castro.


Pós-doutorado


2015
Pós-Doutorado.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Complexas.


Formação Complementar


2005 - 2005
Curso básico de Apache.
Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.
2004 - 2004
Curso Básico de Java.
Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.
2002 - 2004
Curso de inglês completo.
CNA, CNA, Brasil.


Atuação Profissional



Big Data Brasil, BDB, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2015
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de dados, Carga horária: 40


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Estagiário PAE, Enquadramento Funcional: Estágio de Docência, Carga horária: 6

Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Estagiário PAE, Enquadramento Funcional: Estágio de Docência, Carga horária: 6

Atividades

01/2013 - 06/2013
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estágio docência na disciplina SCC-0542 ? Tópicos Especiais em Banco de Dados ? Bacharelado em Informática..
07/2009 - 12/2009
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Estágio realizado
Estágio docência na disciplina SCC-0542 ? Tópicos Especiais em Banco de Dados ? Bacharelado em Informática..

NatComp Informática e Equipamentos Eletrônicos, NatComp, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40
Outras informações
Pesquisador financiado pela FAPESP


Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2007
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20
Outras informações
Pesquisador financiado pelo CNPq


Universidade Federal do ABC, UFABC, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto I, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

9/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Matemática, Computação e Cognição, .

Cargo ou função
Representante docente da Coordenação do Bacharelado em Ciência da Computação.


Projetos de pesquisa


2008 - 2009
CIAC: Classificador Inteligente de Amostras de Café
Descrição: Atualmente, a definição da qualidade e, portanto, do valor do café é baseada na classificação manual, ou seja, uma pessoa exerce o papel de um classificador treinado (certificado) para qualificar as amostras de café. Assim, o processo atual de classificação de café sofre com a subjetividade dos classificadores e uma grande dificuldade de padronização do processo devido a possíveis inconsistências dos classificadores. Diante deste cenário, o presente projeto propõe desenvolver uma máquina (conjunto hardware + software), denominada Classificador Inteligente de Amostras de Café (CIAC), para classificar amostras de café considerando: i) forma e tamanho; e ii) tipo..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2004 - 2007
Mineração de Dados por meio de Inteligência Artificial - Processo CNPq 301.353/03-4
Descrição: O processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados é útil em vários domínios da ciência, bem como em várias aplicações práticas, dentre as quais se destacam aquelas que envolvem os Sistemas de Informação. Nesse contexto, os bancos de dados representam depósitos de conhecimento em potencial, que podem ser explorados para descobrir relações, padrões e regras. O processo de descoberta de conhecimento é interativo e iterativo e tem ênfase na aplicação de técnicas de mineração de dados ("data mining"), as quais envolvem basicamente três etapas: preparação de dados, utilização de um algoritmo de mineração de dados e a análise das informações obtidas. Estas três etapas são interdependentes e, por este motivo, a abordagem ideal para extrair informações relevantes em bancos de dados consiste em considerar as inter-relações entre cada uma das etapas e sua influência no resultado final. Neste sentido, este projeto de pesquisa permitiu o desenvolvimento de metodologias que levam em consideração o processo de mineração de dados como um todo.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Thiago Ferreira Covões - Integrante / Eduardo Hruschka - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Revisor de periódico


2012 - 2012
Periódico: IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part C, Applications and
2012 - Atual
Periódico: Information Sciences
2012 - 2012
Periódico: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print)
2013 - 2013
Periódico: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology
2015 - 2015
Periódico: Neural Networks
2015 - 2015
Periódico: Pattern Recognition Letters
2015 - 2015
Periódico: Plos One
2017 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2015
Primeiro colocado no Concurso de Teses e Dissertações, Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC).
2013
Melhor artigo completo do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD) de 2013: Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning, Sociedade Brasileira de Computação.
2010
Menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - CTDIA, Comissão Especial de Inteligência Artificial da Sociedade Brasileira de Computação..


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
Covões, Thiago F.2015 Covões, Thiago F.; Hruschka, Eduardo R. ; Ghosh, J. . Evolving Gaussian Mixture Models with Splitting and Merging Mutation Operators. Evolutionary Computation, v. 24, p. 293-317, 2015.

2.
COVÕES, T. F.2013COVÕES, T. F.; Hruschka, E.R. ; Ghosh, J. . A study of K-Means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis (Print), v. 17, p. 485-505, 2013.

3.
COVÕES, T. F.2013COVÕES, T. F.; BARROS, R. C. ; SILVA, T. S. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 4, p. 357-372, 2013.

4.
COVOES, THIAGO F.2013 COVOES, THIAGO F.; Hruschka, Eduardo R. ; GHOSH, JOYDEEP . Competitive Learning With Pairwise Constraints. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, v. 24, p. 164-169, 2013.

5.
COVÕES, T. F.2011 COVÕES, T. F.; Hruschka, E.R. . Towards improving cluster-based feature selection with a simplified silhouette filter. Information Sciences, v. 181, p. 3766-3782, 2011.

6.
Hruschka, E.R.2006Hruschka, E.R. ; HRUSCHKA JR., Estevam Rafael ; COVÕES, T. F. ; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla . Bayesian Feature Selection for Clustering Problems. Journal of Information & Knowledge Management, v. 5, p. 315-327, 2006.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
COVOES, THIAGO FERREIRA; LIANG, ZHAO . Low and high level classification using stacking. In: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017, Anchorage. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017. p. 2525.

2.
COVOES, THIAGO F.; Hruschka, Eduardo R. . Unsupervised learning of Gaussian Mixture Models: Evolutionary Create and Eliminate for Expectation Maximization algorithm. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. p. 3206-3213.

3.
SESTARO, D. M. ; COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. . A Semi-Supervised Approach to Estimate the Number of Clusters per Class. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN 2012), 2012, Curitiba. Proceedings of the 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks. Piscataway: IEEE Press, 2012. v. 1. p. 73-78.

4.
Covões, Thiago F.; Hruschka, Eduardo R. . Splitting and Merging Gaussian Mixture Model Components: An Evolutionary Approach. In: 2011 Tenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2011, Honolulu. 2011 10th International Conference on Machine Learning and Applications and Workshops. v. 1. p. 1-8.

5.
Coletta, L. F. S. ; Hruschka, E.R. ; COVÕES, T. F. ; Campello, R.J.G.B. . Fuzzy Clustering-Based Filter. In: International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU 2010), 2010, Dortmund. Communications in Computer and Information Science. Berlin: Springer, 2010. v. 80. p. 406-415.

6.
Jaskowiak, P. A. ; Campello, R.J.G.B. ; COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. . A Comparative Study on the Use of Correlation Coefficients for Redundant Feature Elimination. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 2010, São Bernardo do Campo. Proceedings of the Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks, 2010. p. 13-18.

7.
COVÕES, T. F.; Hruschka, E.R. ; de Castro, L. N. ; dos Santos, A. M. . A Cluster-Based Feature Selection Approach. In: The 4th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS'09), 2009, Salamanca. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer, 2009. v. 5572. p. 169-176.

8.
COVÕES, T. F.; Hruschka, E.R. . An Experimental Study on Unsupervised Clustering-based Feature Selection Methods. In: 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'09), 2009, Pisa. Proceedings of The 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009. p. 993-1000.

9.
COVÕES, T. F.; Hruschka, E.R. ; de Castro, L. N. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Seleção de Atributos Para Classificação de Grãos. In: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados, 2008, Campinas. IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados - WAAMD 2008 (em conjunto com o XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - SBBD 2008), 2008. p. 64-69.

10.
Hruschka, E.R. ; COVÕES, T. F. ; HRUSCHKA JR., Estevam Rafael ; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla . Adapting Supervised Feature Selection Methods for Clustering Tasks. In: Resources Management Association (IRMA) International Conference, 2007, Vancouver. Managing Worldwide Operations and Communications with Information Technology (IRMA 2007 Proceedings). Hershey: Idea Group Publishing, 2007. p. 99-102.

11.
Hruschka, E.R. ; COVÕES, T. F. . Feature Selection for Cluster Analysis: an Approach Based on the Simplified Silhouette Criterion. In: International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA'2005, 2005, Vienna. Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA'2005. Piscataway, New Jersey: IEEE Computer Society Press. v. I. p. 32-38.

12.
Hruschka, E.R. ; HRUSCHKA JR., Estevam Rafael ; COVÕES, T. F. ; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla . Feature Selection for Clustering Problems: a Hybrid Algorithm that Iterates Between k-means and a Bayesian Filter. In: The Fifth International conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'05), 2005, Rio de Janeiro. Proceedings of The Fifth International conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'05). Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society. v. 1. p. 405-410.

Apresentações de Trabalho
1.
COVÕES, T. F.. Mineração de Dados. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Produção técnica
Trabalhos técnicos
1.
COVÕES, T. F.. Revisor de artigo para o IEEE International Conference on Industrial Informatics. 2015.

2.
COVÕES, T. F.. Revisor de artigo para o Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. 2015.

3.
Covões, Thiago F.. Revisor de artigo para o Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2012). 2012.

4.
Covões, Thiago F.. Revisor de artigo para a International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2012). 2012.

5.
Covões, Thiago F.. Revisor de artigo para o Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN 2012). 2012.

6.
Covões, Thiago F.. Revisor de artigo para a International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2011). 2011.

7.
COVÕES, T. F.. Revisor de artigos para International Conference on Frontier of Computer Science and Technology. 2010.

8.
COVÕES, T. F.. Revisor de artigo submetido ao XXXV Conferência Latino-Americana de Informática (CLEI - 2009). 2009.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
OLIVEIRA, M. C. F.; COVÕES, T. F.. Participação em banca de Alex Palmeira Fragoso.Desenvolvimento de um sistema evolutivo para o cálculo de rotas de navegação de robôs. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

2.
PONTI JUNIOR, M. P.; COVÕES, T. F.. Participação em banca de Sebastiao Giacheto Ferreira Junior.Sobreposição de mapas utilizando algoritmos genéticos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

3.
TRINDADE JUNIOR, O.; COVÕES, T. F.. Participação em banca de João Vitor Tornisiello Trevisan.Desenvolvimento de Sistemas Web: Aplicação da Metodologia Scrum. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Informática) - Universidade de São Paulo.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Concurso de Teses e Dissertações do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições. 2015. (Outra).

2.
Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. 2015. (Congresso).

3.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning. 2013. (Simpósio).

4.
2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN 2012).A Semi-Supervised Approach to Estimate the Number of Clusters per Class. 2012. (Simpósio).

5.
Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. 2012. (Congresso).

6.
Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial.Seleção de Atributos via Agrupamento. 2010. (Outra).

7.
Joint Conference 2010 - SBIA - SBRN - JRI. 2010. (Congresso).

8.
V Workshop do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino PAE. 2009. (Outra).

9.
IV Workshop do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino PAE. 2008. (Outra).

10.
IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados.Seleção de Atributos Para Classificação de Grãos. 2008. (Outra).

11.
I Jornada de Iniciação Científica.Seleção de atributos para agrupamento de dados. 2005. (Outra).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Iniciação científica
1.
Bruno Aristimunha Pinto. Classificação de uma classe baseada em classificadores de baixo e alto nível. Início: 2017. Iniciação científica (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, PIC-UFABC. (Orientador).

2.
Estevão Crippa da Veiga. Classificação Automática de Gêneros Musicais baseada em Agrupamento de Dados com Restrições. Início: 2017. Iniciação científica (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. (Orientador).




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