Thomas Walter Rauber

Título: Ph.D. (UNL, Portugal, 1995)
Página pessoal: http://www.inf.ufes.br/~thomas
Grupos e núcleos de pesquisa: CNPq
Curriculum: Lattes
Contato

Participação em projetos:

Título	Data de início	Prazo (meses)	Participação no projeto
Detecção de Falhas em Poços de Petróleo Offshore a partir da Análise e Classificação de Séries Temporais Multivariadas	01/08/2020	36	Coordenador
Detecção Automática de Falhas a partir da Análise de Dados de Sinais de Vibração no Domínio do Tempo	01/06/2020	30	Pesquisador
Expansão dos Mecanismos de Aprendizado na Metodologia de Reconhecimento de Padrões de Defeitos em Sistemas de Bombeio Centrífugo Submerso	30/10/2014	24	Pesquisador
Desenvolvimento e Adaptação de Técnicas de Inteligência Computacionall para Monitoramento e Otimização do Processo de Faturamento Online de Contas de Energia Elétrica	01/04/2014	24	Pesquisador
Consolidação das Linhas de Pesquisa em Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do PPGI-UFES	01/12/2013	24	Pesquisador

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Participação em bancas:

Título	Nome	Data de defesa	Curso
Uma metodologia experimental para avaliaçãode diagnóstico automatizado de falhas usando oconjunto de dados de rolamentos CWRU	Antonio Luiz da Silva Loca	04/06/2020	Mestrado em Informática
Indexação Multidimensional para Problemas da Mochila Multiobjetivo com Paretos de Alta Cardinalidade	Marcos Daniel Valadão Baroni	31/07/2018	Doutorado em Ciência da Computação
Utilização de Ensemble Stacked Generalization com Seleção de Características em Problemas de Aprendizagem Supervisionada	Victor Nunes Rebli	02/05/2018	Mestrado em Informática
UM ALGORITMO COEVOLUCIONÁRIO COM DUAS POPULAÇÕES DE AGENTES CONCORRENTES PARA OTIMIZAÇÃO GLOBAL CONTÍNUA	Mario Romulo de Brito Fernandes	20/09/2017	Mestrado em Informática
Classifier Ensemble Feature Selection for Automatic Fault Diagnosis	Francisco de Assis Boldt	14/07/2017	Doutorado em Ciência da Computação

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Disciplinas ministradas:

Semestre	Código	Nome	Carga horária	Curso
2021/1	PINF-7061	Redes Neurais Artificiais	60	Doutorado em Ciência da Computação
2021/1	PINF-6061	Redes Neurais Artificiais	60	Mestrado em Informática
2020/1	PINF-7055	Reconhecimento de Padrões	60	Doutorado em Ciência da Computação
2020/1	PINF-6055	Reconhecimento de Padrões	60	Mestrado em Informática
2019/2	PINF-6010	Estudo Dirigido: Técnicas de seleção de características para identificação de falhas	90	Mestrado em Informática

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Alunos orientados:

Nome	Título	Data de defesa	Papel	Tipo
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
Francisco de Assis Boldt	Classifier Ensemble Feature Selection for Automatic Fault Diagnosis	14/07/2017	Orientador	Tese de doutorado
Frederico Damasceno Bortoloti	Redes Neurais com Topologias Otimizadas Aplicadas na Modelagem de Dados Geotécnicos e Pluviométricos para Predição de Deslizamentos de Solo	28/06/2012	Orientador	Dissertação de mestrado acadêmico

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