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Eduardo Bezerra da Silva

Eduardo Bezerra Ã© professor titular da Escola de InformÃ¡tica e ComputaÃ§Ã£o do Centro Federal de EducaÃ§Ã£o TecnolÃ³gica do Rio de Janeiro (Cefet/RJ), onde atua desde 2005. Possui graduaÃ§Ã£o em CiÃªncia da ComputaÃ§Ã£o pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995). Ã Mestre e Doutor em Engenharia de Sistemas e ComputaÃ§Ã£o pela COPPE/UFRJ, no Programa de Engenharia de Sistemas e ComputaÃ§Ã£o (PESC). Ã membro do IEEE e da Sociedade Brasileira de ComputaÃ§Ã£o. Ã autor de dois livros e vÃ¡rios artigos cientÃficos na Ã¡rea de ComputaÃ§Ã£o. Ã membro fundador do Programa de PÃ³s-GraduaÃ§Ã£o em CiÃªncia da ComputaÃ§Ã£o (PPCIC) do Cefet/RJ (criado em 2016). Ã um dos coordenadores do projeto multiinstitucional RioNowcast (http://rionowcast.dexl.lncc.br). Tem experiÃªncia na Ã¡rea de CiÃªncia da ComputaÃ§Ã£o, com Ãªnfase em InteligÃªncia Artificial. Atua principalmente nos seguintes temas: Aprendizado de MÃ¡quina, Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado por ReforÃ§o. PÃ¡ginas Web profissionais: Web page: http://eic.cefet-rj.br/~ebezerra/ Google Scholar: https://scholar.google.com.br/citations?user=WQflRMIAAAAJhl=en Open Researcher Contributor ID (ORCID): https://orcid.org/0000-0001-9177-5503 Thomson Reuters ResearcherID: https://publons.com/researcher/1938978/eduardo-bezerra/ Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/author/Eduardo-Bezerra/146581505 (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/7568520840965379 (01/01/2025)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço:

Grande área: Grande Ã¡rea: CiÃªncias Exatas e da Terra

Área: Probabilidade e EstatÃstica

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (0)
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (2)
1. 2022-Atual. AtmoSeer
  DescriÃ§Ã£o: Por definiÃ§Ã£o, a previsÃ£o de precipitaÃ§Ã£o Ã© a previsÃ£o de padrÃµes de precipitaÃ§Ã£o de curto prazo Ã© um componente vital dos sistemas de previsÃ£o meteorolÃ³gica. A previsÃ£o precisa ajuda em diversas aplicaÃ§Ãµes, como gerenciamento de enchentes, agricultura, transporte e preparaÃ§Ã£o para emergÃªncias. AtmoSeer Ã© um projeto cujo objetivo Ã© construir uma plataforma de software que pode ser usada para construir modelos de previsÃ£o de precipitaÃ§Ã£o, possivelmente mesclando mÃºltiplas fontes de dados meteorolÃ³gicos, como estaÃ§Ãµes meteorolÃ³gicas, estaÃ§Ãµes de mediÃ§Ã£o de precipitaÃ§Ã£o, dados de sondagens atmosfÃ©ricas, dados de reanÃ¡lise e dados de satÃ©lites.. SituaÃ§Ã£o: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: GraduaÃ§Ã£o: (7) / Mestrado acadÃªmico: (2) . Integrantes: Eduardo Bezerra da Silva - Coordenador / Adriano Cabo - Integrante / Felipe Curcio - Integrante / Pedro Castro - Integrante / Caio Ribeiro Abreu - Integrante / LUIS HENRIQUE SOARES DOS SANTOS - Integrante / Lucas Moura Alcantara - Integrante / NATAN STEINBRUCH - Integrante / VINICIUS LEITAO SANTOS - Integrante / Augusto Fonseca - Integrante.
  Membro: Eduardo Bezerra da Silva.
2. 2022-Atual. AvaliaAAo AutomAtica via Processamento de Linguagem Natural
  DescriÃ§Ã£o: Atualmente, exames avaliativos que envolvem questÃµes discursivas e redaÃ§Ãµes fazem parte da realidade de milhÃµes de estudantes ao redor do mundo. O trabalho de correÃ§Ã£o de itens discursivos Ã© algo que requer muitas horas de trabalho de mÃ£o de obra altamente qualificada. Em resposta a esse problema, existem sistemas computadorizados de avaliaÃ§Ã£o automÃ¡tica de redaÃ§Ãµes e de respostas a questÃµes discursivas. Muitos desses sistemas utilizam abordagens estatÃsticas, como regressÃµes, ou abordagens baseadas em aprendizado de mÃ¡quina. O presente projeto visa avaliar diferentes abordagens de Processamento de Linguagem Natural e de Aprendizado de MÃ¡quina para a avaliaÃ§Ã£o automÃ¡tica de itens discursivos. Para isso, elaboramos pipelines de avaliaÃ§Ã£o automÃ¡tica compostos por mÃ³dulos de correÃ§Ã£o de erros ortogrÃ¡ficos e de extraÃ§Ã£o de features via tÃ©cnicas de Processamento de Linguagem Natural.. SituaÃ§Ã£o: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: GraduaÃ§Ã£o: (6) / Mestrado acadÃªmico: (1) . Integrantes: Eduardo Bezerra da Silva - Coordenador / Gustavo Paiva Guedes e Silva - Integrante.
  Membro: Eduardo Bezerra da Silva.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (0)

(*) Relatório criado com produções desde 2022 até 2022
Data de processamento: 14/01/2025 14:25:58

Relatório gerado por scriptLattes V8.11. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: lattes@eic.cefet-rj.br