Edimilson Batista dos Santos

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  • Última atualização do currículo em 12/07/2018


Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Lavras/MG (2003), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos/SP (2007) e doutorado em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (PEC/COPPE/UFRJ) (2011). Desenvolveu um projeto de pesquisa na University of Waterloo, Canadá, e na Universidade de São Paulo, campus de São Carlos/SP. Trabalhou como pesquisador e desenvolvedor de sistemas na empresa Cientistas Associados, em São Carlos/SP. Atualmente é professor no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de São João del Rei/MG (UFSJ). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, aprendizado sem fim, modelos Bayesianos, algoritmos evolutivos e sistemas inteligentes. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Edimilson Batista dos Santos
Nome em citações bibliográficas
SANTOS, E. B.;DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de São João Del-Rei, Departamento de Ciência da Computação.
Av. Visconde do Rio Preto, s/nº
Colônia do Bengo
36301360 - São João del Rei, MG - Brasil
Telefone: (032) 33728192


Formação acadêmica/titulação


2008 - 2011
Doutorado em Computação - Programa de Engenharia Civil.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Título: Aprendizado Indutivo de Redes Bayesianas: além da precisão na tarefa de classificação, Ano de obtenção: 2011.
Orientador: Nelson Francisco Favilla Ebecken.
Coorientador: Estevam Rafael Hruschka Junior.
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: Inteligência Artificial / Especialidade: Redes Bayesianas.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial / Especialidade: Algoritmos Evolutivos.
2005 - 2007
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Título: A Ordenação das Variáveis no Processo de Otimização de Classificadores Bayesianos - Uma Abordagem Evolutiva,Ano de Obtenção: 2007.
Orientador: Estevam Rafael Hruschka Júnior.
1999 - 2003
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal de Lavras, UFLA, Brasil.
Título: Reformulação de um Sistema de Tratamento e Reconhecimento de Padrões para uma Microbalança de Quartzo utilizando Redes Neurais Artificiais.
Orientador: Joaquim Quintero Uchoa.




Atuação Profissional



Universidade Federal de São João Del-Rei, UFSJ, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2017 - Atual
Ensino, Pós-Graduação em Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Aprendizado de Máquina
08/2013 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Aprendizado de Máquina
05/2013 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial
12/2012 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Lógica aplicada à computação
02/2017 - 02/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Computação - DCOMP / UFSJ, .

Cargo ou função
Membro do colegiado da Pós-graduação em Ciência da Computação.
12/2014 - 12/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Computação - DCOMP / UFSJ, .

Cargo ou função
Membro do colegiado do curso de Ciência da Computação.
04/2014 - 07/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas Fuzzy
12/2013 - 12/2015
Direção e administração, Departamento de Computação - DCOMP / UFSJ, .

Cargo ou função
Subchefe do departamento.
05/2013 - 09/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Matemática Discreta

Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


University of Waterloo, U.WATERLOO, Canadá.
Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador


Cientistas Associados Desenvolvimento Tecnológico Ltda, CIENTISTASSOCIAD, Brasil.
Vínculo institucional

2005 - 2008
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Desenvolvimento, Carga horária: 32


Centro de Educação Profissional, CEDUP, Brasil.
Vínculo institucional

2003 - 2005
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Instrutor de Informatica e Programador, Carga horária: 44, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

6/2003 - 2/2005
Ensino,

Disciplinas ministradas
Linguagens de programação
Programação Web
Manutenção e Configuração de Microcomputadores e Redes
6/2003 - 2/2005
Ensino,

Disciplinas ministradas
Introdução à informática (digitação, windows, word, excel, internet)
Cursos Profissionalizantes (Auxiliar de contabilidade, Auxiliar administrativo, Auxiliar de escritório, Auxiliar de departamento pessoal, Marketing e propaganda)
6/2003 - 2/2005
Serviços técnicos especializados , Laboratório, .

Serviço realizado
Manutenção de computadores e rede e desenvolvimento de softwares.

Universidade Federal de Lavras, UFLA, Brasil.
Vínculo institucional

1999 - 2002
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estudante monitor, Carga horária: 12
Outras informações
Manutenção e configuração de microcomputadores e rede e suporte aos usuários.

Atividades

2/2001 - 3/2001
Estágios , Departamento de Ciência da Computação, Laboratório de Informática.

Estágio realizado
Instalação e configuração de microcomputadores do Laboratório de Informática e instalação de impressoras no sistema operacional Linux..
2/2000 - 5/2000
Estágios , Departamento de Ciência da Computação, Laboratório de Informática.

Estágio realizado
Desenvolvimento de um software para controle e gerenciamento de horário do uso dos computadores.


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Metodologias para resolução de problemas com ênfase em aprendizado de máquina
Descrição: Este projeto tem como objetivo principal apresentar metodologias para resolução de problemas com base em diferentes técnicas de aprendizado de máquina..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) .
Integrantes: Edimilson Batista dos Santos - Coordenador / Flávio Luiz Shiavoni - Integrante / Christoffer de Paula Oliveira - Integrante / Larissa Neves Viana - Integrante.
2017 - Atual
Redes Bayesianas aplicadas à extensão automática da ontologia de um Sistema de Aprendizado Sem-Fim (Edital Universal CNPq - Faixa A)
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2017
Redes Bayesianas para Inferência e Descoberta de Relações Semânticas num Sistema de Aprendizado Sem-Fim
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) .
Integrantes: Edimilson Batista dos Santos - Coordenador / Massilon Lourenço Fernandes - Integrante / Lucas Augusto de Carvalho - Integrante / Estevam R. Hruschka Jr. - Integrante / Pedro Henrique de Souza - Integrante.
2010 - 2011
Bayesian Classifiers Applied to the Tennessee Eastman Process - Emerging Leaders in the Americas Program (2010-2011)
Descrição: Fault diagnosis includes the main task of classification. Bayesian Networks present several advantages in the classification task and previous works have suggested their use as classifiers. Since a classifier is often only one part of a larger decision process, this paper proposes, for industrial process diagnosis, the use of a Bayesian method called DMBC (Dynamic Markov Blanket Classifier) which has as its main goal the induction of accurate Bayesian Classifiers having dependable probability estimates and revealing actual relationships among the most relevant variables. In addition, a new method named VOMOS (Variable Ordering Multiple Offspring Sampling) able to induce a Bayesian network to be used as a classifier is presented. The performance of these methods is assessed on the data of a benchmark problem known as the Tennessee Eastman Process..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2007 - 2007
Sci-soccer: uma plataforma de desenvolvimento de futebol de robôs
Descrição: Desenvolvimento de um sistema para controle de robôs móveis que jogam futebol de robôs, categoria Small-Size (F-180)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Projetos de desenvolvimento


2007 - 2008
Software para o analisador de DNA
Descrição: Desenvolvimento de um software, responsável pelo controle e análise de dados, do projeto de um sequenciador de DNA, que utiliza um sistema de detecção por fluorescência para análise de DNA. As funções principais do software envolvem o controle do instrumento, a aquisição, o armazenamento e a análise dos dados provenientes das amostras. Desta forma, o software foi dividido em dois módulos: i) o módulo de aquisição e controle e ii) o módulo de análise..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2006 - 2007
Treinamento Interativo de Seguranças
Descrição: Desenvolvimento de um sistema de treinamento para seguranças, utilizando técnicas de processamento de imagens e vídeos..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2005 - 2006
Sistema miniaturizado de detecção de DNA
Descrição: Desenvolvimento de um software destinado à aquisição e monitoramento, na tela de um computador, do sinal proveniente do foto-detector, para o sistema de detecção por fluorescência para análise de DNA..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial/Especialidade: Aprendizado de Máquina.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial/Especialidade: Redes Bayesianas.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial/Especialidade: Algoritmos Evolutivos.


Idiomas


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


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Outras
Total de trabalhos:11
Total de citações:26
http://scholar.google.com.br/citations?user=01wGtAsAAAAJ  Data: 20/10/2012

Artigos completos publicados em periódicos

1.
SANTOS, E. B.;DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA2014SANTOS, E. B.; Hruschka Jr., E. R. ; Nicoletti M. C. ; Ebecken, N. F. F. . The influences of canonical evolutionary algorithm operators and variable orderings in learning Bayesian classifiers from data. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, v. 11, p. 183-195, 2014.

2.
DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA2013DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA; EBECKEN, NELSON F. F. ; HRUSCHKA, ESTEVAM R. ; ELKAMEL, ALI ; MADHURANTHAKAM, CHANDRA M. R. . Bayesian Classifiers Applied to the Tennessee Eastman Process. Risk Analysis, v. -, p. n/a-n/a, 2013.

3.
SANTOS, E. B.;DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA2011SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; HRUSCHKA, E. R. ; EBECKEN, Nelson F. F . Bayesian network classifiers: beyond classification accuracy. Intelligent Data Analysis (Print), v. 15, p. 279-298, 2011.

4.
HRUSCHKA JR., ER2007HRUSCHKA JR., ER ; SANTOS, E. B. ; GALVAO, S. D. C. O. . An Optimized Evolutionary Conditional Independence Bayesian Classifier Induction Process. Neural Network World, v. 17, p. 555-572, 2007.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
OLIVEIRA, J. C. T. ; DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA . Bayesian Networks and Massey?s Method applied to Soccer Outcome Prediction. In: XIV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2017), 2017, Uberlândia. XIV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2017), 2017.

2.
SANTOS, E. B.; FERNANDES, M. L. ; HRUSCHKA Jr., E. R. ; Duarte, M. C. . Bayesian Networks for Identifying Semantic Relations in a Never-Ending Learning System. In: International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2017, Porto. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2017. v. 557. p. 279-288.

3.
BARBOSA, T. V. ; DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA ; HRUSCHKA Jr., E. R. . Optimizing the induction of Bayesian Networks using PC and Variable Ordering Genetic Algorithms. In: XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), 2016, Recife. XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), 2016.

4.
DOS SANTOS, EDIMILSON BATISTA; MENDES, CAIO CESAR TEODORO ; OSORIO, FERNANDO SANTOS ; WOLF, DENIS FERNANDO . Bayesian networks for obstacle classification in agricultural environments. In: 2013 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013), 2013, The Hague. 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013), 2013. p. 1416.

5.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; EBECKEN, Nelson F. F . Learning Bayesian Network Structures using Multiple Offspring Sampling. In: 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2011, Córdoba. Proceedings of the 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2011.

6.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; EBECKEN, Nelson F. F . Score Metrics for Learning Bayesian Networks used as Fitness Function in a Genetic Algorithm. In: X Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2011, Fortaleza. Proceedings of the X Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2011.

7.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; HRUSCHKA, E. R. ; EBECKEN, Nelson F. F . A distance-based mutation operator for learning Bayesian network structures using evolutionary algorithms. In: 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (WCCI'10), 2010, Barcelona. Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2010.

8.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; EBECKEN, Nelson F. F . Evolutionary Algorithm using Random Multi-point Crossover Operator for Learning Bayesian Network Structures. In: The Ninth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2010), 2010, Washigton. Proceedings of the The Ninth International Conference on Machine Learning and Applications, 2010.

9.
HRUSCHKA JR., ER ; SANTOS, E. B. ; GALVAO, S. D. C. O. . Variable ordering in the conditional independence bayesian classifier induction process: an evolutionary approach.. In: Hybrid Intelligent Systems, 2007, Kaiserslautern. Proceedings of 7th International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Los Alamitos: IEEE Press, 2007.

10.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; NICOLETTI, M. C. . Conditional independence based learning of bayesian classifiers guided by a variable ordering genetic search.. In: Congress on Evolutionary Computation (CEC 2007)., 2007, Singapura. Proceedings of The 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2007).. Los Alamitos: IEEE Press, 2007. v. 1.

11.
VIVENCIO, D. P. ; HRUSCHKA JR., ER ; NICOLETTI, M. C. ; SANTOS, E. B. ; GALVAO, S. D. C. O. . Feature-weighted k-nearest neighbor classifier.. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2007), 2007, Honolulu. Proceedings of the first IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2007), 2007.

12.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER . VOGA: variable ordering genetic algorithm for learning bayesian classifiers. In: International Conference on Hybrid Intelligent Systems - HIS2006, 2006, Auckland. Proceedings The Sixth International conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS06). Los Alamitos CA, USA: IEEE Press, 2006.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER . A ordenação das variáveis no processo de otimização de classificadores bayesianos - uma abordagem evolutiva. In: 7 Jornada Científica da UFSCAR, 2007, São Carlos. 7 Jornada Científica da UFSCar, 2007.

2.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER . A ordenação das variáveis no processo de otimização de classificadores bayesianos. In: 6ª Jornada Científica da UFSCar, 2005, São Carlos. 6ª Jornada Científica da UFSCar, 2005.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
PINTO, S. C. D. ; SANTOS, E. B. ; VALERIO NETTO, A. . Video tracking for an interactive training system. In: SIBGRAPI 2006 - IX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2006, Manaus. Proceedings of SIBGRAPI 2006 - IX Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2006.

Apresentações de Trabalho
1.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; EBECKEN, Nelson F. F . Learning Bayesian Network Structures using Multiple Offspring Sampling. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
SANTOS, E. B.; HRUSCHKA JR., ER ; EBECKEN, Nelson F. F . Score Metrics for Learning Bayesian Networks used as Fitness Function in a Genetic Algorithm. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
SANTOS, E. B.. Redes Bayesianas e suas aplicações: um modelo probabilístico de aprendizado de máquina. 2010. (Apresentação de Trabalho/Outra).


Produção técnica
Trabalhos técnicos
1.
SANTOS, E. B.. Coordenador de sessão oral de trabalhos: VIII Jornada Científica e Tecnológica da UFSCar. 2009.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
AMARAL, L. R.; GABRIEL, P. H. R.; SANTOS, E. B.. Participação em banca de Maicon Douglas dos Santos Matos. Aplicação de Algoritmos Genéticos para Mineração de Regras SE-ENTÃO em Conjuntos de Dados com Distribuição Não-Linear. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia.

Teses de doutorado
1.
WOLF, DENIS FERNANDO; LAROCCA, A. P. C.; INOUE, R. S.; MOREIRA, E. S.; SANTOS, E. B.. Participação em banca de Andrés Eduardo Gómez Hernández. Sistema cooperativo de assistência ao motorista para a mudança de faixa. 2018. Tese (Doutorado em Programa Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação/Universidade de São Paulo.

2.
HRUSCHKA JR, E. R.; LUCREDIO, D.; GAMA, J.; EBECKEN, N. F. F.; SANTOS, E. B.. Participação em banca de Maísa Cristina Duarte. Leitura da web em português em ambiente de aprendizado sem-fim. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Carlos.

Qualificações de Doutorado
1.
PEDRINI, H.; WAINER, J.; SANTOS, E. B.. Participação em banca de Karina Olga Maizman Bogdan. Generating visual stories: video generation from text descriptions. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
SANTOS, E. B.; Madeira, D. L. A.; da Silva, R. L. S.. Concurso público para provimento de cargo da Carreira de Magistério Superior - CPD 018/2016. 2016. Universidade Federal de São João Del-Rei.

2.
Vieira, V. F.; Shiavoni, F. L.; SANTOS, E. B.. Concurso público para provimento de cargo da Carreira de Magistério Superior, CPD 067/2016. 2016. Universidade Federal de São João Del-Rei.

3.
SANTOS, E. B.; ASSIS, G. T.; SOUZA, J. R. F.. Concurso público para provimento de cargo da Carreira de Magistério Superior, CPD 033 /2014. 2014. Universidade Federal de São João Del-Rei.

4.
SANTOS, E. B.; MATA, J. M.; FERREIRA, A. A.. Concurso público para provimento de cargo da Carreira de Magistério Superior, CPD 078/2013. 2013. Universidade Federal de São João Del-Rei.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA). Learning Bayesian Network Structures using Multiple Offspring Sampling.. 2011. (Congresso).

2.
X Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC). Score Metrics for Learning Bayesian Networks used as Fitness Function in a Genetic Algorithm.. 2011. (Congresso).

3.
III Semana da Computação da UFSCar (SeComp 2010).Redes Bayesianas e suas aplicações: um modelo probabilístico de aprendizado de máquina. 2010. (Encontro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Rodrigo Ribeiro Caputo. Redes Bayesianas aplicadas na identificação de clientes potenciais para empréstimos. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Christoffer de Paula Oliveira. Sistema de Reconhecimento de Elementos Musicais baseado em Redes Bayesianas. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Igor Henrique Pereira Rodrigues. Redes Bayesianas aplicadas à Base de Conhecimento de um Sistema de Aprendizado sem Fim para representar o Domínio de Doenças. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

2.
Lucas Augusto de Carvalho. Avaliação de classificadores aplicados à identificação do nível de congestionamento para auxiliar o re-roteamento de veículos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

3.
Júlio César Teixeira de Oliveira. Redes Bayesianas aplicadas a previsão de resultados de jogos de futebol. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

4.
Edson Coelho dos Santos. Programação Dinâmica Adaptativa sobre um agente ativo em ambiente de jogos eletrônicos. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

5.
Thales Vilela Barbosa. Algoritmos evolutivos aplicados à otimização do aprendizado de redes Bayesianas. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

6.
João Paulo de Lima Martins. Ordenação de variáveis para o aprendizado de redes Bayesianas: Uma abordagem genética com cobertura de Markov. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

7.
Rodrigo Ribeiro Caputo. Aplicação de classificadores bayesianos para tomada de decisão no futebol de robôs. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

8.
Elkson Eller de Souza Oliveira. Otimização do Aprendizado de Redes Bayesiana usando Multiple Offspring Sampling. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

9.
Leonardo Costa Maciel. Redes Bayesianas aplicadas à Previsão de Valores no Mercado de Ações. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

Iniciação científica
1.
Igor Henrique Pereira Rodrigues. Redes Bayesianas como Ferramenta de Inferência num Sistema de Aprendizado Sem-Fim. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

2.
Larissa Neves Viana. Classificadores Bayesianos aplicados no Reconhecimento de Elementos Musicais para o Projeto Copista. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

3.
Pedro Henrique de Souza. Incorporação do Formalismo de Primeira Ordem em Redes Bayesianas aplicadas num Sistema de Aprendizado Sem-Fim. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

4.
Massilon Lourenço Fernandes. Redes Bayesianas para Inferência e Descoberta de Relações Semânticas num Sistema de Aprendizado Sem-Fim. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.

5.
Lucas Augusto de Carvalho. Redes Bayesianas para expansão da ontologia inicial de um sistema de aprendizado sem-fim. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São João Del-Rei. Orientador: Edimilson Batista dos Santos.




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