THOMAS WALTER RAUBER
Título: Doutor
Grupos e núcleos de pesquisa: CNPq
Curriculum: https://lattes.cnpq.br/0462549482032704
Orcid: https://orcid.org/0000000263806584
Participação em projetos:
Páginas
Participação em bancas:
Páginas
Disciplinas ministradas:
Semestre | Código | Nome | Carga horária | Curso |
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2024/2 | PINF6061 | Redes Neurais Artificiais | 60 | Mestrado em Informática |
2024/1 | PINF7061 | Redes Neurais Artificiais | 60 | Doutorado em Ciência da Computação |
2024/1 | PINF6061 | Redes Neurais Artificiais | 60 | Mestrado em Informática |
2022/2 | PINF6010 | Estudo Dirigido | 90 | Mestrado em Informática |
2022/2 | PINF6061 | Redes Neurais Artificiais | 60 | Mestrado em Informática |
Páginas
Alunos orientados:
Nome | Título | Data de defesa | Papel | Tipo |
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ALEXANDRE ROSSETO LEMOS | Feature Selection for Fault Detection in Industrial Processes: a SHAP values approach | 01/10/2024 | Orientador | Dissertação de mestrado acadêmico |
MARCUS VINICIUS DE OLIVEIRA SARAIVA | Uso de Redes Adversárias Geradoras Condicionais para Construção de Modelos de Velocidades Sísmicas |
27/10/2022 | Orientador | Dissertação de mestrado acadêmico |
ANTONIO LUIZ DA SILVA LOCA | Uma metodologia experimental para avaliaçãode diagnóstico automatizado de falhas usando oconjunto de dados de rolamentos CWRU | 04/06/2020 | Orientador | Dissertação de mestrado acadêmico |
VICTOR NUNES REBLI | Utilização de Ensemble Stacked Generalization com Seleção de Características em Problemas de Aprendizagem Supervisionada | 02/05/2018 | Orientador | Dissertação de mestrado acadêmico |
MARIO ROMULO DE BRITO FERNANDES | UM ALGORITMO COEVOLUCIONÁRIO COM DUAS POPULAÇÕES DE AGENTES CONCORRENTES PARA OTIMIZAÇÃO GLOBAL CONTÍNUA | 20/09/2017 | Orientador | Dissertação de mestrado acadêmico |