Allex de Lima Sousa

  • Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/8273255243744062
  • Última atualização do currículo em 15/01/2019


Possui graduação em Engenheira da Computação pelo Centro Universitário do Norte (UniNorte Laureate). Atuou em projetos de iniciação científica utilizando técnicas de aprendizagem de máquinas, como redes neurais convolucionais, em problemas de classificação. Possui experiência na área de análise e pré-processamento de dados, computação gráfica e visão computacional. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Allex de Lima Sousa
Nome em citações bibliográficas
LIMA, A. S.;SOUSA, A. L


Formação acadêmica/titulação


2014 - 2018
Graduação em Engenharia de Computação.
Centro Universitário do Norte, UNINORTE, Brasil.
Título: Classificação de Guaranazeiros Através do Padrão de Venação e Formato de Folíolos Utilizando Aprendizagem de Máquina.
Orientador: Marcos Filipe Alves Salame.




Formação Complementar


2013 - 2016
Extensão universitária em Inglês. (Carga horária: 680h).
Aslan Idiomas, ASLAN, Brasil.
2015 - 2015
Inventor Modeler. (Carga horária: 20h).
Intranorth Manaus, INTRANORTH, Brasil.


Atuação Profissional



Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, EMBRAPA, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - 2018
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
O guaranazeiro detém importante valor social e econômico para a Amazônia devido sua ampla utilização nas indústrias de bebidas e cosméticos. Contudo, a vulnerabilidade dessa planta às pragas e doenças locais é uma das causas de sua baixa produtividade na região, o que motivou a Embrapa Amazônia Ocidental, desde o final da década de 70, desenvolver e disponibilizar cultivares resistentes aos principais fatores bióticos e abióticos que prejudicam o desenvolvimento da guaranaicultura em diversos estados amazônicos. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é restrita a procedimentos manuais e técnicos, sujeitos à falha humana. Esse cenário estimula novas abordagens para identificação dessas variedades genéticas desenvolvidas, através de campos computacionais como a Inteligência Artificial e Computação Gráfica, aplicados a uma solução móvel e web especialista no processo de classificação dos cultivares de guaranazeiros a partir da imagem de algum elemento da planta, para auxiliar agricultores e pesquisadores que atuam com esses organismos vegetais.

Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Um dos principais tipos de cultivo nas regiões amazônicas é o do guaraná. Sua constante procura por parte da indústria farmacêutica, química, de refrigerantes e energéticos, em um cenário global, destaca sua importância econômica. No entanto, a produtividade do Estado do Amazonas é considerada baixa, acontecendo desperdícios, e o processo de produção carece do uso de tecnologias. O cultivo do guaraná dispõe de métodos variados de manutenção e análise da qualidade, porém, ausentam-se processos computacionais automatizados que visam preservar a qualidade desse tipo de plantio. Dessa forma, este trabalho visa aproximar métodos automatizados de inspeção da qualidade dos guaranazeiros, utilizando combinação de técnicas de processamento de imagens, visão computacional e Inteligência Artificial a partir de imagens de áreas de plantio de guaraná, obtidas através de Aeronaves Remotamente Pilotadas e/ou smartphones convencionais diretamente. Com isso, espera-se contribuir com novos procedimentos e mais automatização no cultivo e manejo de guaranazeiros, alavancando o controle de qualidade do produto final, bem como economia nesse mercado.. Pesquisa fomentada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Amazonas -- FAPEAM.


Universidade do Estado do Amazonas, UEA, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - 2015
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação Científica
Outras informações
Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC) realizado no Núcleo de Tecnologia Assistiva da Universidade do Estado do Amazonas (UEA) envolvendo pesquisas com o robô humanoide NAO, da empresa francesa Aldebaran Robotics, sobre o ciclo mecânico da marcha humana, computação gráfica e inclusão digital com crianças de Manaus-AM.


Centro Universitário do Norte, UNINORTE, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - 2015
Vínculo: Estudante, Enquadramento Funcional: Monitor de Cálculo Diferencial e Integral, Carga horária: 20
Outras informações
Acompanhamento de alunos na realização de atividades em sala e auxílio no desenvolvimento e correção de listas de exercícios.


Unimed de Manaus Cooperativa de Trabalho Médico, UNIMED Manaus, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - 2015
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário de Desenvolvimento Web, Carga horária: 30
Outras informações
Membro da equipe de projeto, desenvolvimento e manutenção do software UniOuvidoria: sistema desenvolvido para auxiliar a gerência do departamento de Ouvidoria, na cooperativa de Manaus. Auxílio na manutenção de serviços internos e servidores Linux-like.


Reflect Indústria & Comércio LTDA., REFLECT, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - 2014
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Aprendiz de Tecnologia da Informação, Carga horária: 20
Outras informações
Suporte à usuários e serviços de impressão e e-mail; Instalação, configuração e manutenção de microcomputadores e desenvolvimento de pequenos sistemas para uso interno.



Outros Projetos


2015 - 2016
AtomsGame - Jogo Infantil para auxiliar o ensino e aprendizado da Química

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Rebecca Freire de Castro em 24/05/2016.
Descrição: Jogo desenvolvido em JavaScript e HTML5 que buscou ajudar crianças e adolescentes na aprendizagem de elementos da tabela periódica. Este projeto foi apresentado no Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA) para professores e alunos de escolas públicas de Manaus, AM. A equipe do projeto, ainda tem como objetivo expandir o jogo a fim de contribuir com aprendizagem da química através de jogos digitais e atraentes para público infantil. Site: https://atomsgame.github.io/.
Situação: Concluído; Natureza: Outra.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Allex de Lima Sousa - Integrante / Daniel Bispo do Vale - Integrante / Rebecca Freire de Castro - Coordenador / Paulo Igor Moraes da Silva - Integrante / Renan Barroncas Silva - Integrante.
2015 - 2015
iL18: Robô autônomo para procurar vítimas e relatar seu status em ambientes devastados

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Francisca Sancha Azevedo da Silva em 14/03/2017.
Descrição: Situações de catástrofes envolvendo edifícios de qualquer tamanho causam enormes complicações para equipes de emergência, onde adversidades surgem a partir do momento em que a estrutura da construção é comprometida. Existem robôs capazes de trabalhar nesses ambientes com o intuito de maximizar a eficiência de uma equipe de emergência e, consequentemente, reduzir o número de baixas de vítimas. O desastre do World Trade Center, ocorrido no dia 11 de setembro de 2001, foi o primeiro episódio conhecido em que robôs desse tipo foram usados para identificar vítimas. Os robôs desenvolvidos no Center of Robot-Assisted Search and Rescue Texas A&M University (CRASAR), tinham a capacidade de detectar calor através da câmera infravermelha, mostrar imagens coloridas e prover conexão de áudio com microfone e fone. Assim foi planejado o iL18, um robô com competência de identificar, localizar e reportar os sinais vitais de uma vítima que se encontra em um ambiente devastado. O projeto foi submetido ao Laureate Award for Excellence in Robotics Engineering 2015, representando a Região Norte do Brasil, onde foi agraciado com a 7ª colocação internacional..
Situação: Concluído; Natureza: Outra.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Allex de Lima Sousa - Integrante / Daniel Bispo do Vale - Integrante / Rebecca Freire de Castro - Integrante / Paulo Igor Moraes da Silva - Integrante / Francisca Sancha Azevedo da Silva - Coordenador / Orlewilson Bentes Maia - Integrante.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia da Computação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquinas.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Gráfico (Graphics).


Idiomas


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


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
SOUSA, A. L2017SOUSA, A. L; SALAME, M. F. A. . Uma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana. T&C AMAZÔNIA, v. 14, p. 43-51, 2017; Meio de divulgação: Digital. Homepage: http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/180210/1/revista-TC-final-Allex.pdf; Série: 27; ISSN/ISBN: 16783824
O guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazonia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilizac¸ao de 19 cultivares resistentes as principais pragas e doenças. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é restrita a procedimentos manuais e técnicos, sujeitos à falha humana. Dessa forma, buscou-se identificar os melhores métodos de aprendizado supervisionado para o contexto de classificação desses cultivares a partir de imagens de suas folhas. Das técnicas utilizadas como Árvores de Decisao, Maquinas de Vetores de Suporte e Redes Neurais Convolucionais, essa última obteve melhor performance alcançando 89,6% de acurácia.. .

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
SOUSA, A. L; SALAME, M. F. A. ; NASCIMENTO FILHO, F. J. ; ATROCH, A. L. . Redes Neurais Convolucionais Aplicadas ao Processo de Classificação de Cultivares de Guaranazeiros. In: ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017, Uberlândia. Anais do XIV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Porto Alegre: SBC, 2017. v. 14. p. 855-864.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital.

2.
SOUSA, A. L; SALAME, M. F. A. . Uma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana. In: VI Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação, 2017, Manaus. Anais do Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação. Manaus: Fucapi, 2017. v. 6. p. 121-129.
Referências adicionais: Classificação do evento: Regional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: http://https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1074006; ISSN/ISBN: 2238-5096.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
SILVA, P. I. M. da ; SOUSA, A. L ; SALAME, M. F. A. . Recursos tecnológicos para auxiliar no comparativo dos custos padrão de produção do guaraná com os de produtores rurais. In: Congresso Amazônico de Iniciação Cientifica, 2017, Manaus. Anais 2° Congresso Amazônico de Iniciação Científica: Ensinando e Aprendendo Ciência. Manaus: Faculdade La Salle, 2017. v. 2. p. 98-100.
Palavras-chave: Aplicativo; guaraná; Amazonas.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: http://https://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1075354; ISSN/ISBN: 9788593037016.

2.
SOUSA, A. L; SALAME, M. F. A. . Indução de hipóteses a partir de experiência passada com imagens para identificação de espécimes vegetais. In: Congresso Amazônico de Iniciação Cientifica, 2017, Manaus. Anais 2° Congresso Amazônico de Iniciação Científica: Ensinando e Aprendendo Ciência. Manaus: Faculdade La Salle, 2017. v. 2. p. 93-94.
Palavras-chave: guaraná; Aprendizado de Máquina.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: http://https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1075352; ISSN/ISBN: 9788593037016.

3.
SOUSA, A. L; SALAME, M. F. A. . Tecnologia para identificação de cultivares de guaranazeiro. In: Jornada de Iniciação Científica da Embrapa Ocidental, 2017, Manaus. Jornada de Iniciação Científica da Embrapa Ocidental. Brasília: Embrapa, 2017. v. 14. p. 217-224.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: http://www.bdpa.cnptia.embrapa.br/consulta/busca?b=ad&id=1098933&biblioteca=vazio&busca=1098933&qFacets=1098933&sort=&paginacao=t&paginaAtual=1.
O guaranazeiro detém considerável valor social e econômico para o Amazonas devido à ampla utilização do seu fruto em indústrias de bebidas e cosméticos. A vulnerabilidade dessa planta às pragas e doenças da região Amazônica, que interferem na produtividade, foi um dos fatores que motivaram estudos e a produção, pela Embrapa, de 19 cultivares mais resistentes. Entretanto, a distinção dessas cultivares ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Dessa forma, este trabalho objetivou o desenvolvimento de uma aplicação móvel capaz de realizar a identificação de duas das principais cultivares de guaranazeiro desenvolvidas pela Embrapa por meio da imagem de uma folha, além de disponibilizar informações relevantes sobre a cultura..

4.
LIMA, A. S.; VALE, D. B. ; BRILHANTE, E. H. O. ; TAVARES, L. S. ; SIMÕES, W. C. S. S. . Identificação Visual de Objetos através de Segmentação de Cores e Bordas para Rastreamento da Trajetória. In: I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes - CACSI 2015, 2015, Manaus. Anais do I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes, 2015. v. 1. p. 224-227.
Palavras-chave: Visão Computacional; Detecção de Objetos; OpenCV.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Linguagens de Programação.
Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.
Referências adicionais: Classificação do evento: Regional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: http://www.cacsi.com.br/anais/; ISSN/ISBN: 2447-0414.

5.
LIMA, A. S.; BASTOS, A. R. M. ; ARAUJO, N. P. ; SIMÕES, W. C. S. S. ; FARIA, M. A. . Identificação de Cores através de Visão Computacional Aplicada ao Robô Humanoide NAO. In: I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes - CACSI 2015, 2015, Manaus. Anais do I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes, 2015. p. 220-223.
Palavras-chave: Robótica; Visão Computacional; Identificação de Cores.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Outros / Área: Robótica, Mecatrônica e Automação.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Linguagens de Programação.
Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.
Referências adicionais: Classificação do evento: Regional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: http://www.cacsi.com.br/anais/; ISSN/ISBN: 2447-0414.

Artigos aceitos para publicação
1.
SOUSA, A. L; SALAME, M. F. A. . Classificação de Guaranazeiros Através do Padrão de Venação e Formato de Folíolos Utilizando Aprendizagem de Máquina. Anais do Computer on the Beach, 2019.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquinas.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Visão Computacional. ; ISSN/ISBN: 23580852.
O guaranazeiro é uma importante fonte de renda para estados amazônicos que o cultivam, porém sua produção é afetada devido a proliferação de pragas e doenças locais. Embrapa, então, lançou cultivares resistentes aos principais problemas que afetam a guaranaicultura na Amazônia, mas o processo de identificação desses cultivares são manuais, custosos e carente de recursos humanos. Assim, este trabalho buscou comparar técnicas de aprendizagem de máquinas como Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes Perceptron aplicadas à tarefa de classificação desses cultivares, através do padrão da nervura e formato dos folíolos. Os resultados apresentam-se estáveis e satisfatórios, sugerindo uma nova perspectiva para o problema em questão..

Apresentações de Trabalho
1.
LIMA, A. S.; SALAME, M. F. A. . Aprendizado de máquina na classificação de plantas amazônicas: Uma introdução ao projeto W.A.V.A. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Palavras-chave: Aprendizado de máquinas; Classificação vegetal; Paullinia cupana.
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: Escola Superior de Tecnologia - Universidade do Estado do Amazonas (UEA/EST); Cidade: Manaus; Evento: I Conferência da Comunidade Python do Norte do Brasil (PyCon Amazônia); Inst. promotora/financiadora: Grupo de Desenvolvedores Python do Norte (PyNorte).

2.
LIMA, A. S.. Tecnologia rest em python. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Palavras-chave: python; restful; webservices; http.
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: UniNorte Laureate - Unidade IV; Cidade: Manaus; Evento: II Meetup PyNorte Manaus; Inst. promotora/financiadora: PyNorte - Comunidade de usuários Python do Norte do Brasil.
Atualmete RESTful webservices estão presentes cada vez mais na internet, onde sistemas de pequeno a grande porte apostam na eficiência dessa tecnologia. Apresentado por Roy Fielding em sua tese de doutorado, em 2000, REST (REpresentational State Transfer) é um modelo arquitetural para sistemas baseados em rede que foi originalmente projetado para se adequar ao protocolo HTTP. Nessa palestra, apresentei os principais conceitos da Tecnologia REST em Python, além de abordar alguns exemplos simples utilizando o microframework Flask..

3.
LIMA, A. S.; VALE, D. B. ; BRILHANTE, E. H. O. ; TAVARES, L. S. ; SIMÕES, W. C. S. S. . Identificação de objetos com visão computacional através de segmentação de cores e bordas para rastreamento da trajetória. 2015. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
Palavras-chave: Visão Computacional; Detecção de Objetos; OpenCV.
Grande área: Outros
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Processamento Gráfico (Graphics).
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: Uninorte - Unidade 4; Cidade: Manaus; Evento: I Jornada Acadêmica e Tecnológica; Inst. promotora/financiadora: Centro Universitário do Norte.
Utilizando a técnica de segmentação de cores e borda, este estudo desenvolveu um algoritmo de rastreio da trajetória de um determinado objeto identificado em tempo real por meio de uma câmera comum com o auxílio da linguagem de programação Python 2.x e a biblioteca de visão computacional OpenCV..


Produção técnica
Trabalhos técnicos
1.
LIMA, A. S.; MATTOS, G. V. P. A. ; NOGUEIRA, C. A. ; ALMEIDA, I. S. A. ; SANTOS, C. C. C. . Globo Ocular. 2016.
Palavras-chave: Visão Computacional; Câmeras Inteligentes; Detecção de Pessoas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia da Computação.
Setores de atividade: Atividades de rádio e de televisão; Pesquisa e desenvolvimento científico; Telecomunicações.
Referências adicionais: Brasil/Português; Meio de divulgação: Outro; Homepage: http://www.techtudo.com.br/noticias/noticia/2016/04/conheca-dez-projetos-do-hackathon-globo-2016-de-gifs-teleoperacao.html; Finalidade: Globo Hackathon 2016; Disponibilidade: Irrestrita; Cidade: Rio de Janeiro; Inst. promotora/financiadora: Rede Globo - Globo Comunicação e Participações S.A.
Desenvolvido durante o Globo Hackathon 2016, promovido pela rede de televisão Globo na casa do Big Brother Brasil, o Globo Ocular foi um projeto que utilizou técnicas de Visão Computacional com o objetivo de oferecer novas experiências para os telespectadores da rede Globo a partir de câmeras inteligentes que acompanhavam um alvo escolhido. Assim, repórteres correspondentes, por exemplo, iriam poder realizar coberturas de acontecimentos com maior praticidade. Destarte, o projeto ainda poderia ser útil em aplicações de entretenimento, uma vez que os telespectadores teriam total controle do que eles iriam ver, como acompanhar apenas o seu jogador de futebol favorito, durante uma partida ao vivo..

Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
LIMA, A. S.. Amazonas teve representante no Hackathon Globo 2016. 2016. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
Referências adicionais: Brasil/Português; Tema: Participação em eventos específicos nacionais; Data de apresentação: 15/04/2016; Emissora: Rede Amazônica.

2.
FARIA, M. A. ; COSTA, M. C. M. Q. ; LIMA, A. S. ; BASTOS, A. R. M. ; HAYASIDA, L. A. . Apresentação de projetos dos laboratórios da Universidade do Estado do Amazonas. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
Palavras-chave: Tecnologia Assistiva.
Grande área: Outros
Referências adicionais: Brasil/Português; Tema: Tecnologias Locais; Duração do evento: 28; Data de apresentação: 11/05/2015; Emissora: TV Band Amazonas.


Demais tipos de produção técnica


Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
I Conferência de Python do Norte do Brasil (PyCon Amazônia).Aprendizado de máquinas na classificação de plantas amazônicas. 2017. (Encontro).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação oral
Forma de participação: Participante; Homepage: http://amazonia.python.org.br/.

2.
II Congresso Amazônico de Iniciação Científica: Ensinando e Aprendendo Ciência. Indução de hipóteses a partir de experiência passada com imagens para identificação de espécimes vegetais. 2017. (Congresso).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Poster / Painel
Forma de participação: Participante.

3.
VI Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação (ENCOSIS).Uma Abordagem Comparativa de Algoritmos de Aprendizado Supervisionado para Classificação dos Cultivares da Planta Paullinia cupana. 2017. (Encontro).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação oral
Forma de participação: Participante.

4.
XIV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC).Redes Neurais Convolucionais Aplicadas ao Processo de Classificação de Cultivares de Guaranazeiros. 2017. (Encontro).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação oral
Forma de participação: Participante.

5.
Google Developers Group (GDG) DevFest Norte 2016. 2016. (Outra).
Referências adicionais: Brasil
Forma de participação: Ouvinte.

6.
II Globo Hackathon. Globo Ocular. 2016. (Olimpíada).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação Oral
Forma de participação: Participante.

7.
II Meetup do grupo de desenvolvedores Python da região Norte - PyNorte.Tecnologia REST em Python. 2016. (Encontro).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação oral
Forma de participação: Participante; Homepage: http://www.slideshare.net/AllexLima2/tecnologia-rest-em-python-69306034.

8.
II Meetup do grupo Front-end Meet-up Group do Amazonas (FEMUG-AM). 2016. (Outra).
Referências adicionais: Brasil
Forma de participação: Ouvinte.

9.
Ciclo de Palestras - CAMPANHA DA CONSCIENTIZAÇÃO DO AUTISMO 2015 NO AMAZONAS.Apresentação do robô humanoide NAO da UEA. 2015. (Encontro).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Outras formas
Forma de participação: Participante.

10.
Homenagem ao dia da engenharia - Coordenação de Engenharia e Ciência da Computação Uninorte.O dia da engenharia e a engenharia da computação. 2015. (Outra).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação Oral
Forma de participação: Participante.

11.
I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes (CACSI). Identificação de Cores através de Visão Computacional Aplicada ao Robô Humanoide NAO. 2015. (Congresso).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Poster / Painel
Forma de participação: Participante.

12.
I Jornada Acadêmica e Tecnológica. Identificação de objetos com visão computacional através de segmentação de cores e bordas para rastreamento da trajetória. 2015. (Exposição).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Apresentação Oral
Forma de participação: Participante.

13.
Mostra de cursos UEA - La Salle Manaus.Apresentação do robô humanoide NAO como veículo de estudo na engenharia. 2015. (Outra).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Outras formas
Forma de participação: Participante.

14.
Recepção dos Calouros de Engenharia 2015 - UEA. Apresentação do robô humanoide NAO como veículo de estudo na engenharia. 2015. (Exposição).
Referências adicionais: Brasil
Tipo de participação: Outras formas
Forma de participação: Participante.

15.
Roadsec. 2015. (Outra).
Referências adicionais: Brasil
Forma de participação: Ouvinte.

16.
Android Coding Dojo - Google Developers Group Manaus. 2014. (Outra).
Referências adicionais: Brasil
Forma de participação: Ouvinte.

17.
I Congresso de Engenharia, Arquitetura e Tecnologia (CENARTEC). 2014. (Congresso).
Referências adicionais: Brasil
Forma de participação: Ouvinte.




Página gerada pelo Sistema Currículo Lattes em 22/01/2019 às 14:30:46